基于Chernoff上界的多类问题特征选择优化迭代算法

吴旻晖; 宣国荣; 柴佩琪

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基于Chernoff上界的多类问题特征选择优化迭代算法

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本文提出正态分布条件下面向不同分布的多类问题基于Chernoff上界的特征选择优化迭代算法.该算法由两重迭代组成:首先在设定的原始空间和特征空间Chernoff参数s条件下,通过解矩阵方程的迭代算法求得变换矩阵的最优解;然后,在变换矩阵确定的特征空间中搜索最佳的参数s使错误概率上界最小;最后采用折半法修正设定的Chernoff参数s及其迭代步长.通过分析和实例可见基于Chernoff上界特征选择是面向不同分布的多类问题的最佳特征选择方法.

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来源
《计算机应用与软件》 |2000年第5期|26-3045|共6页
作者
吴旻晖; 宣国荣; 柴佩琪;
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作者单位

同济大学计算机科学系上海 200092;

同济大学计算机科学系上海 200092;

同济大学计算机科学系上海 200092;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
Chernoff上界错误概率上界特征选择迭代算法正态分布;

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