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基于概率密度逼近的无监督特征排序
被引量：
2
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作者
王晓明
王士同
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第4期47-51,共5页
依据概率密度逼近提出了一种新的无监督特征排序,应用于特征选择降维。实验证明,这种方法与一些现有的方法相比,更为有效。
关键词
特征排序
特征选择
Parzen
窗口密度估计
概率
密度
逼近
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职称材料
题名
基于概率密度逼近的无监督特征排序
被引量：
2
1
作者
王晓明
王士同
机构
江南大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第4期47-51,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(6022501)
教育部优秀青年教师奖励计划资助项目(NCET-04-0496)
+4 种基金
教育部2005年重点科学研究项目
江苏省自然科学基金资助项目
中国科学院软件所计算机科学重点实验室资助项目
中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室资助项目
江苏省计算机信息处理重点实验室资助项目
文摘
依据概率密度逼近提出了一种新的无监督特征排序,应用于特征选择降维。实验证明,这种方法与一些现有的方法相比,更为有效。
关键词
特征排序
特征选择
Parzen
窗口密度估计
概率
密度
逼近
Keywords
feature ranking
feature selection
parzen window probability estimation
probability density approximation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率密度逼近的无监督特征排序
王晓明
王士同
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
2
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