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一种基于图的特征选择方法
被引量：
2
1
作者
张齐
林媛媛
余国先
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第26期186-188,共3页
在很多的机器学习和数据挖掘任务中,特征子集选择是重要的数据预处理步骤之一。提出一种基于图方法的无监督式特征选择方法(GBFS),构造一个以样本数据为顶点,数据间相似性作为边的图,再根据各特征的得分优先选择那些具有局部信息保持和...
在很多的机器学习和数据挖掘任务中,特征子集选择是重要的数据预处理步骤之一。提出一种基于图方法的无监督式特征选择方法(GBFS),构造一个以样本数据为顶点,数据间相似性作为边的图,再根据各特征的得分优先选择那些具有局部信息保持和全局区分能力的特征。实验结果表明,基于该方法选择的特征子集,在大多数情况下都能取得较好的分类效果。
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关键词
特征选择
基于图的方法
局部和全局信息
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职称材料
题名
一种基于图的特征选择方法
被引量：
2
1
作者
张齐
林媛媛
余国先
机构
华南理工大学计算机系统结构研究所
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第26期186-188,共3页
基金
广东省科技计划项目(No.2007B030100001)
文摘
在很多的机器学习和数据挖掘任务中,特征子集选择是重要的数据预处理步骤之一。提出一种基于图方法的无监督式特征选择方法(GBFS),构造一个以样本数据为顶点,数据间相似性作为边的图,再根据各特征的得分优先选择那些具有局部信息保持和全局区分能力的特征。实验结果表明,基于该方法选择的特征子集,在大多数情况下都能取得较好的分类效果。
关键词
特征选择
基于图的方法
局部和全局信息
Keywords
feature selection
graph based
local and global information
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于图的特征选择方法
张齐
林媛媛
余国先
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
2
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