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特征选择方法研究

《自然科学(文摘版)》2017年 第10月 01 | 赵凯旋 重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆 400074

摘 要:特征选择作为一种常见的降维方法,是模式识别、机器学习、数据挖掘等领域研究的热点,本文从特征子集形成方式和特征评价标准两个角度对特征选择算法进行分类,概述特征选择技术各个分支的相关内容。

【分 类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 文字信息处理
【关键词】 特征选择 数据挖掘 特征子集
【出 处】 《自然科学(文摘版)》2017年 第10月 01 256-256页 共1页
【收 录】 中文科技期刊数据库

【参考文献】
[1]周志华. 机器学习 : = Machine learning[M]. 清华大学出版社, 2016.[2]刘景华, 林梦雷, 张佳,等. 一种启发式的局部随机特征选择算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(2):170 -174.[3]李晓岚. 基于Relief特征选择算法的研究与应用[D]. 大连理工大学, 2013.[4]卓晓岚. 一种结合Wrapper和Filter方法的蚁群算法在特征选择问题上的应用[D]. 中山大学, 2009.

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