一種基于ReliefF評(píng)估和互補(bǔ)系數(shù)的特征選擇算法

Filter特征選擇算法具有通用性強(qiáng)、算法復(fù)雜度低的特點(diǎn),但對(duì)某一個(gè)具體的分類器選擇的特征子集也許并不是最優(yōu)的;Wrapper方法與其相反,對(duì)特定的分類器可以找到最優(yōu)的特征子集,但算法復(fù)雜度很高.研究一種Filter與Wrapper相結(jié)合的混合型算法.首先從特征對(duì)樣本分類效果的角度提出互補(bǔ)系數(shù)的概念,然后基于ReliefF評(píng)估和互補(bǔ)系數(shù),提出ReCom算法.實(shí)驗(yàn)證明,由ReCom算法得到的特征子集與ReliefF算法得到的特征子集相比具有更好的性能,并且與傳統(tǒng)Wrapper方法相比,該算法大大降低了時(shí)間復(fù)雜度.

作 者： 蘇映雪 付耀文 黎湘 SU Ying-xue FU Yao-wen LI Xiang   作者單位： 國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院ATR實(shí)驗(yàn)室,長(zhǎng)沙410073  刊 名： 電光與控制  ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL  年，卷(期)： 2007 14(3)  分類號(hào)： V271.4 TP391.4  關(guān)鍵詞： 特征選擇   ReliefF   互補(bǔ)系數(shù)  

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