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【摘 要】
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特征选择是模式识别经典而重要的课题.由于不同类别样本之间存在边缘样本点,其分布区域互相交叉重叠,经典的MMC(Maximize Marginal Criterion)方法简单地采用最大化类中心距离,不利于样本分类.针对此问题,给出了一种基于加权最大边缘间距准则(加权MMC)并改进了的特征选择算法,该方法考虑了不同类别数据边缘样本点在模式分类中的作用,建立了基于最大边缘间距的新型特征评分准则,提高了
【机 构】
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温州大学数学与信息科学学院
【出 处】
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温州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年01期
【基金项目】
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浙江省研究生创新活动计划（YK2010093）
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