《表5 SFSMOACO在MA中的分类正确率Tab.5 Classification success rate of SFSMOACO on MA》

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《稳定特征选择的多目标蚁群优化》

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从稳定性与分类性能平衡的角度分析:虽然SFSMOACO方法的稳定性弱于TTEST和MRMR2种方法的，但要优于MACOFS方法的。在分类性能上，SFSMOACO方法的分类正确率在多数情况下要好于TTEST、MRMR和MACOFS 3种方法的；而LASSO和SVMRFE 2种方法在稳定性上弱于SFSMOACO，在分类性能上也要弱于SFSMOACO。因此可以得出结论，SFSMOACO方法能够在稳定性与分类性能上达到较好的平衡，同时其综合性能也好于MACOFS的。