基于改进粒子群算法的最优特征子集研究
기우개진입자군산법적최우특정자집연구
Optimization of a subset of features based on modified particle swarm optimization
  • 万方数据
    传感器与微系统 전감기여미계통
    TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
    2010年 9期 64-66 ,共3页

    侯大军%朱伟兴

    후대군%주위흥

    特征选择%粒子群优化算法%最小乘支持向量机 特徵選擇%粒子群優化算法%最小乘支持嚮量機
    특정선택%입자군우화산법%최소승지지향량궤
    特征选择是模式识别系统的难点.针对高维数据对象,先运用改进粒子群优化(PSO)算法快速、有效地从特征样本中提取一组最优特征子集,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器对最优特征子集进行分类,验证特征选择的好坏.经大量实验验证,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率.
    특정선택시모식식별계통적난점.침대고유수거대상,선운용개진입자군우화(PSO)산법쾌속、유효지종특정양본중제취일조최우특정자집,연후채용최소이승지지향량궤(LSSVM)분류기대최우특정자집진행분류,험증특정선택적호배.경대량실험험증,재보증분류정학솔적전제하,해방법유효제고료특정선택효솔.
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