Subsequently, we need to keep the d

Subsequently, we need to keep the dimension of the populationand halve the concatenated matrix to obtain. To do so, we first introduce the accuracy and the fitness function of the classification process as equation (25).Owing to the feature selection is considered as a multi-objective problem, it is necessary to minimize the number of features and maximize the classification accuracy of a given classifier at the same time. Therefore, equation (24) is used to evaluate the joint feature matrix H, expressed as follows:

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随后，我们需要保持总体的维数并将连接矩阵减半以获得。为此，我们首先将分类过程的准确性和适应度函数引入公式（25），由于特征选择被认为是一个多目标问题，因此有必要减少特征数量并最大化分类同一分类器的准确性。因此，公式（24）用于评估联合特征矩阵H，其表示如下：

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随后，我们需要保持填充的维数，并将连接矩阵减半以获得。为此，我们首先将分类过程的精度和适应度函数引入到方程（25）中，由于特征选择被认为是一个多目标问题，因此需要最小化特征数目，同时最大化给定分类器的分类精度。因此，方程（24）用于计算关节特征矩阵H，表示如下：<br>

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