基于Chernoff上界的多类问题特征选择优化迭代算法

• 作者: 吴旻晖 宣国荣 柴佩琪
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Chernoff上界 错误概率上界 特征选择 迭代算法 正态分布
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 页码范围: 26-30,45
• 页数: 6页
• 分类号: TP31
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2000.05.005

摘要

本文提出正态分布条件下面向不同分布的多类问题基于Chernoff上界的特征选择优化迭代算法.该算法由两重迭代组成:首先在设定的原始空间和特征空间Chernoff参数s条件下,通过解矩阵方程的迭代算法求得变换矩阵的最优解;然后,在变换矩阵确定的特征空间中搜索最佳的参数s使错误概率上界最小;最后采用折半法修正设定的Chernoff参数s及其迭代步长.通过分析和实例可见基于Chernoff上界特征选择是面向不同分布的多类问题的最佳特征选择方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴佩琪	同济大学计算机科学系	50	717	13.0	25.0
2	宣国荣	同济大学计算机科学系	57	890	14.0	28.0
3	吴旻晖	同济大学计算机科学系	1	2	1.0	1.0