多准则融合在数据特征选择中的应用

王云爽; 李世文; 江竹

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为了提高特征选择算法的鲁棒性,提高特征选择的精度和效率,提出一种基于多准则融合的特征选择方法。首先对样本数据集做预处理并对其进行聚类;接着采用特性各异的特征选择方法对完成聚类的样本进行特征选择;然后融合各种特征选择结果用以训练多项式核支持向量机分类器;其次采用该分类器对样本数据集进行回归,剔除相关性最小的特性;最后对样本数据集进行特征重组,实现特征选择。利用实测数据对方法进行了大量的测试,结果表明,方法是有效的,适用于对高维小样本数据集的特征提取。

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来源
《控制工程》 |2018年第6期|1026-1030|共5页
作者
王云爽; 李世文; 江竹;
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作者单位

中国电子科技集团第二十九研究所电子信息控制重点实验室;

西华大学能源与动力工程学院;

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正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
特征选择; 鲁棒性; 多准则融合; 预处理; 聚类;

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