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本发明属于数据处理与分析技术领域，特别是商业数据的处理与分析技术领域，具体地指一种基于粗糙集和群智能的特征选择方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：设置方法的参数；步骤2：利用粗糙集和互信息知识，计算出特征核；以及任选以下步骤中的一步或多步：步骤3：初始化种群；步骤4：计算可行解的适应值、个体极值Pbest和全局极值Gbest；步骤5：进行迭代；步骤6：输出最优特征子集REDU。本方法计算简单、收敛速度快(不需要求出所有特征子集)，不仅可以处理大数据集，而且能够得到最优特征子集(不会陷入局部最优)，最终实现去除噪声、得到最优特征子集的特征选择目标。使用本发明提供的银行个人信用评分指标筛选方法，可以快速、准确地得到简化的个人信用评分指标体系。

本发明提供一种基于粗糙集和群智能的特征选择方法，将粗糙集、粒子群、人工蜂群等多种方法进行融合，发挥各自优势。本发明利用粗糙集知识初始化种群，产生由高质量个体组成的初始化种群，能够减少种群搜索的盲目性。而且本发明借鉴粒子群思想，采用带有动态调整参数的粒子更新策略产生新解，可以改进邻域搜索策略，增加种群多样性，避免陷入局部最优。本发明还设置一个跳跃阈值，处理迭代后期的停滞现象，跳出局部极值，加快收敛速度，提高方法的寻优效率。本发明有效改善特征选择方法存在的问题，本方法计算简单、收敛速度快(不需要求出所有特征子集)，不仅可以处理大数据集，而且能够得到最优特征子集(不会陷入局部最优)，最终实现去除噪声、得到最优特征子集的特征选择目标。使用本发明提供的个人信用评分指标筛选方法，可以快速、准确地得到简化的个人信用评分指标体系。本发明的特征选择方法并不局限于应用于上述领域，其同样可以应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、医疗诊断、金融分析等领域，提高其中数据的筛选和分析效率。

荆楚理工学院（Jingchu University of Technology）简称“荆楚理工”，位于湖北省荆门市，学院于2007年3月经教育部批准由初创于1956年的沙洋师范高等专科学校和始建于1984年的荆门职业技术学院合并组建而成， [2] 是一所省属公办全日制普通本科高等学校，为湖北省首批地方本科院校转型发展试点学校、“湖北省2011计划”首批牵头高校，“实行“省市（荆门）共建、以省为主”的管理体制。 截至2022年3月，学院占地面积2400余亩，校舍建筑面积***余万平方米；设有16个教学学院（部），开设本科专业43个，专科专业15个，涵盖理、工、农、医、文、教、管、艺等8大学科门类；在编教职工1134人，有教授、副教授等高级职称人员342人，博士、硕士678人。享受国务院及湖北省政府特殊津贴的专家4人；有全日制普通在校生19615人，其中本科生13998人。