基于特征辨别能力和二进制可辨矩阵的特征选择

为了提高分类算法的运行速度,降低占用的内存空间,必须使用特征选择算法。首先分析了几种经典特征选择方法并总结了它们的不足,然后提出了特征辨别能力的概念,紧接着把粗糙集引进来并给出了一个基于二进制可辨矩阵的属性约筒算法,最后把该属性约简算法同所提特征辨别能力结合起来,给出了一个综合的特征选择方法。该方法首先利用所提特征辨别能力进行特征初选以过滤掉一些词条,然后利用所提属性约简算法消除冗余。实验结果表明此种特征选择方法效果良好。

基于特征辨别能力和分形维数的特征选择方法

基于分形维数的属性约简算法与特征辨别能力相结合,提出了一个综合的特征选择方法。该方法利用特征辨别能力进行特征初选,过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,以利用所提约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明,此种特征选择方法效果良好。