L'arythmie survient lorsque les impulsions ?lectriques pr?sentes dans le c?ur ne fonctionnent pas correctement. La d?tection pr?coce d'un rythme cardiaque irr?gulier est n?cessaire pour assurer la survie d'une personne. La classification de l'arythmie est n?cessaire pour le diagnostic. Ce rapport pr?sente l'analyse en composantes principales comme processus de r?duction des caract?ristiques pour r?duire les entr?es de haute dimension sans influencer les m?thodes de classification et deux techniques de s?lection des caract?ristiques telles que l'optimiseur Grey wolf (GWO), l'optimisation par essaims de particules (PSO) et la machine ? vecteurs de support (SVM), utiles pour choisir les caract?ristiques de l'arythmie et les r?sultats seront utilis?s pour la classification de diverses arythmies. L'analyse des performances de ces techniques de s?lection des caract?ristiques est estim?e. La mal?diction de la dimensionnalit? (c'est-?-dire un ensemble de donn?es contenant un grand nombre de caract?ristiques) est r?solue en utilisant ces m?thodes de s?lection des caract?ristiques. Le r?sultat explore les mesures de performance pour l'int?gration de trois m?thodes telles que PSO, GWO et SVO et montre que PSO et GWO int?gr?s avec SVM ont s?lectionn? les caract?ristiques avec une pr?cision de 96,08%.