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基于判别结构向量互补的集成特征选择方法
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作者 任晓莹 陈浩 +2 位作者 刘玘晗 李紫璇 王淑琴 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期57-63,共7页
提出一种基于判别结构向量互补的集成特征选择方法,分别使用互信息、ReliefF和Fisher判别比度量特征对子问题的分类能力,并根据判别结构向量互补分别确定特征子集,再将其合并为最优特征子集.使用4个UCI数据集和2个基因表达数据集进行实... 提出一种基于判别结构向量互补的集成特征选择方法,分别使用互信息、ReliefF和Fisher判别比度量特征对子问题的分类能力,并根据判别结构向量互补分别确定特征子集,再将其合并为最优特征子集.使用4个UCI数据集和2个基因表达数据集进行实验,将本文算法与基于排序的特征选择算法、特征子集选择算法和其基特征选择算法进行比较,结果表明,本文算法的整体性能优于其他算法. 展开更多
关键词 集成特征选择 判别结构向量 互信息 Fisher判别比 RELIEFF
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