论文部分内容阅读
提出一种基于互补系数的K 近邻Relief 特征选择算法.在Relief 特征选择算法基础上,通过互补系数方法,对Relief 算法得到的特征子集进行冗余处理.从最优特征子集的特征数目和分类准确率2 个方面,将Relief 特征选择算法与基于互补系数的K 近邻Relief 特征选择算法进行比较.以SVM 分类器分析分类效果.