电子测量技术
電子測量技術
전자측량기술
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
2015年
3期
26-29
,共4页
崔文玲%潘静%何改云%庞彦伟
崔文玲%潘靜%何改雲%龐彥偉
최문령%반정%하개운%방언위
特征选择%边界%特征加权%分类准确度
特徵選擇%邊界%特徵加權%分類準確度
특정선택%변계%특정가권%분류준학도
feature selection%margin%feature weighting%classification accuracy
基于边界最大化的特征选择方法是一种有效的特征选择方法,它能够显著去除高维数据中的不相干特征,在机器学习中有着重要的应用.但该方法存在着计算复杂度较大的问题,为了克服这一问题,提出了基于类心和特征加权的特征选择算法.其基本思想是以某一类的类心为中心,寻找其同类和异类最近邻构成边界,根据某种准则获得一个特征空间的权重,使得权重特征空间中的边界最大.在4个UCI数据库上的实验验证了所提算法不仅有更高的效率而且有更好的分类准确度,并且对于不相干特征几乎是不敏感的.
基于邊界最大化的特徵選擇方法是一種有效的特徵選擇方法,它能夠顯著去除高維數據中的不相榦特徵,在機器學習中有著重要的應用.但該方法存在著計算複雜度較大的問題,為瞭剋服這一問題,提齣瞭基于類心和特徵加權的特徵選擇算法.其基本思想是以某一類的類心為中心,尋找其同類和異類最近鄰構成邊界,根據某種準則穫得一箇特徵空間的權重,使得權重特徵空間中的邊界最大.在4箇UCI數據庫上的實驗驗證瞭所提算法不僅有更高的效率而且有更好的分類準確度,併且對于不相榦特徵幾乎是不敏感的.
기우변계최대화적특정선택방법시일충유효적특정선택방법,타능구현저거제고유수거중적불상간특정,재궤기학습중유착중요적응용.단해방법존재착계산복잡도교대적문제,위료극복저일문제,제출료기우류심화특정가권적특정선택산법.기기본사상시이모일류적류심위중심,심조기동류화이류최근린구성변계,근거모충준칙획득일개특정공간적권중,사득권중특정공간중적변계최대.재4개UCI수거고상적실험험증료소제산법불부유경고적효솔이차유경호적분류준학도,병차대우불상간특정궤호시불민감적.
