计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
12期
4556-4559
,共4页
支持向量机%特征选择%核函数%高斯径向基函数
支持嚮量機%特徵選擇%覈函數%高斯徑嚮基函數
지지향량궤%특정선택%핵함수%고사경향기함수
SVM-RFE特征选择算法的算法复杂度高,特征选择消耗时间过长,为了缩短特征选择的时间,针对径向基函数—支持向量机分类器提出了依据核空间类间平均距进行特征选择的算法.首先分析了径向基函数核参数与数据集核空间类间平均距之间的关系,然后提出了依据单个特征对数据集的核空间类间平均距的贡献大小进行特征重要性排序的算法,最后用该算法和SVM-RFE算法分别对8个UCI数据集进行了特征选择实验.实验结果证明了该算法的正确性、有效性,而且特征选择的时间与SVM-RFE算法相比大大减小.
SVM-RFE特徵選擇算法的算法複雜度高,特徵選擇消耗時間過長,為瞭縮短特徵選擇的時間,針對徑嚮基函數—支持嚮量機分類器提齣瞭依據覈空間類間平均距進行特徵選擇的算法.首先分析瞭徑嚮基函數覈參數與數據集覈空間類間平均距之間的關繫,然後提齣瞭依據單箇特徵對數據集的覈空間類間平均距的貢獻大小進行特徵重要性排序的算法,最後用該算法和SVM-RFE算法分彆對8箇UCI數據集進行瞭特徵選擇實驗.實驗結果證明瞭該算法的正確性、有效性,而且特徵選擇的時間與SVM-RFE算法相比大大減小.
SVM-RFE특정선택산법적산법복잡도고,특정선택소모시간과장,위료축단특정선택적시간,침대경향기함수—지지향량궤분류기제출료의거핵공간류간평균거진행특정선택적산법.수선분석료경향기함수핵삼수여수거집핵공간류간평균거지간적관계,연후제출료의거단개특정대수거집적핵공간류간평균거적공헌대소진행특정중요성배서적산법,최후용해산법화SVM-RFE산법분별대8개UCI수거집진행료특정선택실험.실험결과증명료해산법적정학성、유효성,이차특정선택적시간여SVM-RFE산법상비대대감소.
