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基于分类间隔的特征选择算法

         

摘要

对于二类目标特征选择问题,首先讨论了特征空间的线性可分性问题,并给出了其判别条件;其次,通过借鉴支撑矢量机原理,分析了特征可分性判据的基本性质;最后,依据各特征对分类间隔的贡献大小定义了特征有效率,并以此进行特征选择和特征空间降维.实测数据与网络公开UCI(University of California,Irvine)数据库的实验结果表明,与经典的Relief特征选择算法相比,该算法在识别性能和推广能力上明显有所提高.

著录项

  • 来源
    《软件学报》 |2008年第4期|842-850|共9页
  • 作者单位

    国防科学技术大学;

    电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所;

    湖南;

    长沙;

    410073;

    国防科学技术大学;

    电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所;

    湖南;

    长沙;

    410073;

    国防科学技术大学;

    电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所;

    湖南;

    长沙;

    410073;

    国防科学技术大学;

    电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所;

    湖南;

    长沙;

    410073;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    特征选择; 有效率; 分类间隔; 支撑矢量机;

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