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一種基于ReliefF評估和互補系數(shù)的特征選擇算法
Filter特征選擇算法具有通用性強、算法復雜度低的特點,但對某一個具體的分類器選擇的特征子集也許并不是最優(yōu)的;Wrapper方法與其相反,對特定的分類器可以找到最優(yōu)的特征子集,但算法復雜度很高.研究一種Filter與Wrapper相結合的混合型算法.首先從特征對樣本分類效果的角度提出互補系數(shù)的概念,然后基于ReliefF評估和互補系數(shù),提出ReCom算法.實驗證明,由ReCom算法得到的特征子集與ReliefF算法得到的特征子集相比具有更好的性能,并且與傳統(tǒng)Wrapper方法相比,該算法大大降低了時間復雜度.
作 者： 蘇映雪 付耀文 黎湘 SU Ying-xue FU Yao-wen LI Xiang 作者單位： 國防科技大學電子科學與工程學院ATR實驗室,長沙410073 刊 名： 電光與控制 ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 2007 14(3) 分類號： V271.4 TP391.4 關鍵詞： 特征選擇 ReliefF 互補系數(shù)【一種基于ReliefF評估和互補系數(shù)的特征選擇算法】相關文章：
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