计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2008年
18期
51-52,55
,共3页
ReliefF算法%特征提取%主成分分析
ReliefF算法%特徵提取%主成分分析
ReliefF산법%특정제취%주성분분석
计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点.该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征,并对数据进行归一化处理和主成分提取.实验将34个特征变量降维成10个主成分,大大减轻后续的分类器工作量,提高分类器的分类精度.
計算信息特徵(屬性)的權重問題在信息分類及模式匹配中是一箇研究熱點.該文提齣一種基于改進ReliefF算法的主成分特徵提取方法,利用此算法刪除原始特徵中與分類不相關的特徵,併對數據進行歸一化處理和主成分提取.實驗將34箇特徵變量降維成10箇主成分,大大減輕後續的分類器工作量,提高分類器的分類精度.
계산신식특정(속성)적권중문제재신식분류급모식필배중시일개연구열점.해문제출일충기우개진ReliefF산법적주성분특정제취방법,이용차산법산제원시특정중여분류불상관적특정,병대수거진행귀일화처리화주성분제취.실험장34개특정변량강유성10개주성분,대대감경후속적분류기공작량,제고분류기적분류정도.
