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特征选择是模式识别系统的难点。针对高维数据对象,先运用改进粒子群优化(PSO)算法快速、有效地从特征样本中提取一组最优特征子集,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器对最优特征子集进行分类,验证特征选择的好坏。经大量实验验证,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率。
基于改进粒子群算法的最优特征子集研究
【摘 要】
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特征选择是模式识别系统的难点。针对高维数据对象,先运用改进粒子群优化(PSO)算法快速、有效地从特征样本中提取一组最优特征子集,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器对最优特征子集进行分类,验证特征选择的好坏。经大量实验验证,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率。
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2010年09期
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