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来源 :计算机工程 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
针对采用支持向量机进行分类的特征子集选择问题,提出一种改进的基于梯度向量的特征评测算法。该算法在核特征空间中,利用数据点到分类超平面的距离函数的梯度向量对各个特征的
【作 者】
:
吕世聘
王秀坤
孙岩
唐一源
【机 构】
:
大连理工大学计算机科学与工程系,大连理工大学神经信息学研究所,辽宁师范大学计算机与信息技术学院
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2009年1期
【关键词】
:
支持向量机
特征选择
核函数
Support Vector Machine(SVM) feature selection kernel function
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