一种基于ReliefF-DDC特征选择算法

本发明具体涉及一种基于ReliefF?DDC特征选择算法，包括S1、获取训练集样本，确定算法各参数值：S2、将所有特征权重置0，置、为空集；S3、从训练集中选取样本并更新其包含的所有维度的特征的权重，利用ReliefF计算特征与各类别之间的相关性来确定“重要特征”，排除无关特征；S4、输出中大于阈值时对应的特征向量，按降序排列添加至集合；S5、利用DDC算法，根据特征之间与决策变量的相关性分析去除冗余特征；S6、得到最佳特征子集，将所选特征用于非侵入式负荷识别。本方法有效降低特征维数，提高负荷识别率并缩短算法运行时间。