摘要
特征选择作为一种重要的数据预处理技术，旨在从原始特征集中选择出最具代表性的特征子集，以提高模型性能、降低计算复杂度和增强可解释性。
近年来，离散型粒子群优化算法因其全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在特征选择领域受到广泛关注。
本文首先介绍了特征选择和粒子群优化算法的基本概念，然后重点综述了离散型粒子群优化算法在特征选择中的研究进展，包括算法改进、应用领域等方面。
最后，对该领域未来发展趋势进行了展望。
关键词：特征选择；离散型粒子群优化算法；数据预处理；机器学习
随着大数据时代的到来，海量高维数据不断涌现，给机器学习算法带来了新的挑战。
特征选择作为一种重要的数据预处理技术，旨在从原始特征集中选择出最具代表性的特征子集，以提高模型性能、降低计算复杂度和增强可解释性。
特征选择方法主要分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。
过滤式方法独立于后续学习算法，根据数据本身的特性进行特征排序和选择；包裹式方法将后续学习算法的性能作为评价指标，选择最优特征子集；嵌入式方法将特征选择过程融入到学习算法中，同步进行特征选择和模型训练。
粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。
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