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基于Z-Ordering技术的分形属性选择方法
1
作者
闫光辉
李战怀
吴海军
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第z3期382-388,共7页
维度规约不但可以提高模式识别及机器学习的效率和准确性,同时作为一种有效的数据预处理技术也得到了众多研究者的密切关注,基于分形的特征选择技术是目前维度规约研究领域的新动态.借鉴Z-ordering索引技术的思想,设计并实现了一种改进...
维度规约不但可以提高模式识别及机器学习的效率和准确性,同时作为一种有效的数据预处理技术也得到了众多研究者的密切关注,基于分形的特征选择技术是目前维度规约研究领域的新动态.借鉴Z-ordering索引技术的思想,设计并实现了一种改进的分形属性选择方法ZBFDR(Z-ordering based FDR),该方法仅需要扫描数据集一遍建立底层网格结构,基于该底层网格结构计算数据集的分形维数及实现属性选择操作.ZBFDR避免了FDR(fractal dimensionality reduction)算法多次扫描数据集问题,空间需求也低于OptFDR(optimized FDR),在合成数据集及实际数据集上的实验结果表明ZBFDR具有较为优良的整体性能.
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关键词
维度规约
特征选择
特征抽取
分形维
Z-ordering
下载PDF
职称材料
题名
基于Z-Ordering技术的分形属性选择方法
1
作者
闫光辉
李战怀
吴海军
机构
西北工业大学计算机学院
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
中国铁路工程总公司第七集团有限公司
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第z3期382-388,共7页
基金
国家自然科学基金项目(60573096)
国家教育部博士点基金项目(2069901)
光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放基金项目(K04116)
文摘
维度规约不但可以提高模式识别及机器学习的效率和准确性,同时作为一种有效的数据预处理技术也得到了众多研究者的密切关注,基于分形的特征选择技术是目前维度规约研究领域的新动态.借鉴Z-ordering索引技术的思想,设计并实现了一种改进的分形属性选择方法ZBFDR(Z-ordering based FDR),该方法仅需要扫描数据集一遍建立底层网格结构,基于该底层网格结构计算数据集的分形维数及实现属性选择操作.ZBFDR避免了FDR(fractal dimensionality reduction)算法多次扫描数据集问题,空间需求也低于OptFDR(optimized FDR),在合成数据集及实际数据集上的实验结果表明ZBFDR具有较为优良的整体性能.
关键词
维度规约
特征选择
特征抽取
分形维
Z-ordering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Z-Ordering技术的分形属性选择方法
闫光辉
李战怀
吴海军
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
0
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