【摘 要】
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如何减少样本的训练测试时间、提高分类精度是有效特征选择方法研究的重要方面。提出了一种结合PCA和ReliefF的特征选择算法。该算法选择出了最具有代表性的特征，构成有效特征
【机 构】
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空军工程大学导弹学院计算机工程系,第四军医大学教育技术中心
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如何减少样本的训练测试时间、提高分类精度是有效特征选择方法研究的重要方面。提出了一种结合PCA和ReliefF的特征选择算法。该算法选择出了最具有代表性的特征，构成有效特征子集，实现了特征降维。同时，较PCA—GA方法，该算法具有简单、快速等优点。利用标准数据集进行的实验结果表明，文中算法是可行的、有效的，为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法。
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