data1 <- read.csv("XXX.csv")
data1
序号 身高 体重
1 1 157 42.0
2 2 182 95.0
3 3 165 61.0
4 4 175 70.0
5 5 173 59.8
6 6 168 60.0
7 7 154 47.0
8 8 168 70.0
9 9 173 60.0
10 10 166 62.0
myfun <- function(x, y)x / y^2 #求体型指数的函数
myfun(data1[3], data1[2])
模式识别的三大核心问题包括：
特征选择 和 特征变换 都能够达到降维的目的，但是两者所采用的方式方法是不同的。
特征提取 主要是通过分析特征间的关系，变换原来特征空间，从而达到压缩特征的目的。主要方法有：主成分分析（PCA）、离散K-L变换法（DKLT）等。
特征选择 选择方法是从原始特征集中挑选出子集，是原始特征的选择和组合，并没有更改原始特征空间，特征选择的过程必须确保不丢失重要特征。主要方法有：遗传算法（GA）、统计检验法、分支定界法等。
这里主要讲讲特征选择中 遗传算法 以及它的R语言实现（因为要写作业，虽然不一定写对了）。
遗传算法受进化论启发，根据“物竞天择，适者生存”这一规则，模拟自然界进化机制，寻找目标函数的最大值。
采用遗传算法对男女生样本数据中的身高、体重、鞋码、50m成绩、肺活量、是否喜欢运动共6个特征进行特征选择。
由于有6个特征，因此选用6位0/1进行编码，1表示选中该特征。
适应度函数的实现
示例
结果如下
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