长沙理工大学学报（自然科学版）
長沙理工大學學報（自然科學版）
장사리공대학학보（자연과학판）
Journal of Changsha University of Science and Technology(Natural Science)
2010年
4期
69-73
,共5页
特征选择%快速特征选择%封装式特征选择%特征评价
特徵選擇%快速特徵選擇%封裝式特徵選擇%特徵評價
특정선택%쾌속특정선택%봉장식특정선택%특정평개
Wrapper式特征选择方法需要耗费大量时间,为此提出了一种快速的Wrapper式特征选择新方法(Fast Feature Subset Ranking,简称FFSR).与以单个特征作为评价单位的传统方法不同,FFSR算法以特征子集作为评价单位,以子集收敛能力作为评价标准.FFSR算法从收敛速度和收敛极值两个方面对收敛能力进行分析,并利用Sequential Floating Forward Selection(简称SFFS)算法构造和评价快速收敛的子集.FFSR算法选择的特征子集能力接近SFFS算法,但所需时间较SFFS算法大幅度减少.
Wrapper式特徵選擇方法需要耗費大量時間,為此提齣瞭一種快速的Wrapper式特徵選擇新方法(Fast Feature Subset Ranking,簡稱FFSR).與以單箇特徵作為評價單位的傳統方法不同,FFSR算法以特徵子集作為評價單位,以子集收斂能力作為評價標準.FFSR算法從收斂速度和收斂極值兩箇方麵對收斂能力進行分析,併利用Sequential Floating Forward Selection(簡稱SFFS)算法構造和評價快速收斂的子集.FFSR算法選擇的特徵子集能力接近SFFS算法,但所需時間較SFFS算法大幅度減少.
Wrapper식특정선택방법수요모비대량시간,위차제출료일충쾌속적Wrapper식특정선택신방법(Fast Feature Subset Ranking,간칭FFSR).여이단개특정작위평개단위적전통방법불동,FFSR산법이특정자집작위평개단위,이자집수렴능력작위평개표준.FFSR산법종수렴속도화수렴겁치량개방면대수렴능력진행분석,병이용Sequential Floating Forward Selection(간칭SFFS)산법구조화평개쾌속수렴적자집.FFSR산법선택적특정자집능력접근SFFS산법,단소수시간교SFFS산법대폭도감소.
