《表1 数据描述性统计：改进的PSO高维特征选择算法》

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《改进的PSO高维特征选择算法》

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所有的算法采用KNN分类器进行分类（K=5）。粒子的初始种群大小N=30，每次迭代的最大次数T=100，学习因子c1=c2=2，粒子的最大速度V（max）=10，最小速度V（min）=-10，实验所使用的数据集为UCI公开数据集。数据集信息如表1所示。