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高维小样本分类问题中特征选择研究综述

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随着生物信息学、基因表达谱微阵列、图像识别等技术的发展,高维小样本分类问题成为数据挖掘(包括机器学习、模式识别)中的一项挑战性任务,容易引发"维数灾难"和过拟合问题.针对这个问题,特征选择可以有效避免维数灾难,提升分类模型泛化能力,成为研究的热点,有必要对国内外高维小样本特征选择主要研究情况进行综述.首先分析了高维小样本特征选择问题的本质;其次,根据其算法的本质区别,重点对高维小样本数据的特征选择方法进行分类剖析和比较;最后对高维小样本特征选择研究面临的挑战以及研究方向作了展望.

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来源
《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议（CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017）》|2017年|2433-24382448|共7页
会议地点合肥
作者
WANG Xiang; 王翔; HU Xuegang; 胡学钢;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
高维小样本; 分类问题; 特征选择; 数据挖掘;

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高维小样本分类问题中特征选择研究综述

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