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基于最小描述长度和遗传算法的属性选择方法 被引量：1

Attribute Selection Method based on Minimum Description Length and Genetic Algorithm
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摘要 为了提高使用属性选择方法后分类器的分类效果,减少分类器的分类错误率,提出了一种基于最小描述长度和遗传算法结合的属性选择方法GA+MDL算法。通过与weka平台上已经实现的两种属性选择方法GeneticSearch+CfsSubsetEval方法以及BestFirst+CfsSubsetEval方法进行比较,证明该方法能够从一定程度上提高属性选择算法的效果。 A new attribute selection method based on genetic algorithm and minimum description length has been proposed in order to increase the classification effect of categorizer after using attribute selection method. After comparing the two available methods on Weka platform： GeneticSearch ＋ CfsSubsetEval and BestFirst ＋ CfsSubsetEval, it＇ s shown that the method can increase the attribute selection method in some degree.
作者 郭维维 韩萌
机构地区 北京交通大学计算机与信息技术学院 北方民族大学计算机科学与技术系
出处 《大连民族学院学报》 CAS 2009年第1期85-87,共3页 Journal of Dalian Nationalities University
基金 国家自然科学基金资助项目(60673089)
关键词 属性选择 最小描述长度 遗传算法 attribute selection minimum description length genetic algorithm
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

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引证文献1

大连民族学院学报
2009年 第1期

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