KDD中的特征选择

• 作者: 邵贝恩 韩览山
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据库中的知识发现 数据挖掘 特征选择
• 年，卷（期）: 2002,（22）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 217-219,223
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 5443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.22.075

摘要

随着数据库、数据仓库技术的发展,各种数据处理和分析工具不断出现,数据库中的知识发现(简称KDD)就是现在受到研究人员和软件开发商广泛关注的一种数据分析方法.文章主要针对KDD的数据预处理阶段的一类重要问题--分类问题,描述了特征选择的概念,分析了它在KDD中应用的重要性和必要性,并针对KDD的特点介绍现有的特征选择的各种方法并进行归纳,为下一步的研究和开发提供一个有益的框架.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵贝恩	清华大学自动化系	4	29	2.0	4.0
2	韩览山	清华大学自动化系	1	24	1.0	1.0