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一种基于实例选择和特征选择的优化数据集的方法

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本发明公开了一种基于实例选择和特征选择的优化数据集的方法。该方法先用基于Jaccard索引的Relief‑F算法筛选出数据集中高质量的实例集，然后对筛选后的实例集运用Relief‑F算法再对数据集的特征进行筛选。实验结果证明我们提出的数据集预处理方法与传统的数据集预处理方法和最新的数据集预处理方法相比，该方法不仅可以有效地降低数据集中冗余的实例和特征，而且提高了数据集分类的精确度。

著录项

公开/公告号CN112070171A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-11

原文格式PDF
申请/专利权人桂林理工大学;
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申请/专利号CN202010953102.0
发明设计人董明刚;林唐林;敬超;
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申请日2020-09-11
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 541004 广西壮族自治区桂林市建干路12号
入库时间 2023-06-19 08:06:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-02-03

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2020109531020 申请公布日:20201211

发明专利申请公布后的视为撤回

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