本研究提出了一种量子支持向量机特征选择（QSVMF）方法，结合多目标遗传算法，旨在优化分类准确性、特征选择和量子电路成本。应用于乳腺癌数据集时，QSVMF表现出色，能够识别稀疏且准确的特征子集，展示了量子特征选择在机器学习中的潜力。

本研究将量子支持向量机与多目标遗传算法相结合，实现了乳腺癌数据集上的特征选择，取得了卓越性能。研究强调了量子特征选择在提高机器学习效率和性能方面的潜力。

本研究将量子支持向量机与多目标遗传算法相结合，实现了最大化分类准确性，最小化选定特征和量子电路成本，并减少特征协方差。实验结果表明，该方法在乳腺癌数据集上取得了卓越的性能，能够识别出极度稀疏但准确的特征子集。研究强调了量子特征选择在提高机器学习效率和性能方面的潜力。