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基于高维数据的特征选择性,运用功能扰动集成方法,对4种不同特征选择器的结果进行集成,得到了分类精度高且稳定性较好的特征子集.在基因数据集上与原有算法进行性能对比实验,结果表明,多特征选择混合算法可使特征选择的结果间具有互补性,从而有效提高特征选择的稳定性和分类精度.
基于SVM评价准则的高维数据混合特征选择算法
【摘 要】
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基于高维数据的特征选择性,运用功能扰动集成方法,对4种不同特征选择器的结果进行集成,得到了分类精度高且稳定性较好的特征子集.在基因数据集上与原有算法进行性能对比实验,
【机 构】
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南京师范大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2012年06期
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