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摘要:
特征选择是数据挖掘中的重要研究内容.在现实中,许多待研究系统都很复杂,其中还存在噪声,信息缺失等问题.通过几种特征筛选方法:样本可分类性的评价、对特征集各元素的评价,找出一个信息缺失的复杂系统几个可测特征中对系统性能有较大影响的特征.从而正确指出了系统优化的改进方向,实验结果验证了方法的有效性.
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文献信息
篇名 针对信息缺失的复杂系统的特征选择
来源期刊 红外与激光工程 学科 工学
关键词 数据挖掘 特征选择 信息缺失
年,卷(期) 2004,(5) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 516-519
页数 4页 分类号 TN919
字数 2700字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-2276.2004.05.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨杰 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 340 5370 35.0 58.0
2 宋家勇 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 1 1 1.0 1.0
传播情况
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2008(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
特征选择
信息缺失
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与激光工程
月刊
1007-2276
12-1261/TN
大16开
天津市空港经济区中环西路58号
6-133
1972
chi
出版文献量(篇)
9150
总下载数(次)
41
总被引数(次)
72012
论文1v1指导