多类问题中最优特征子集选取的研究

• 作者: 李继荣
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 特征子集选取 模糊值特征 信息熵 相似度 模糊扩张矩阵
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: O232
• 字数: 3449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2006.12.010

摘要

本文对最优模糊值特征子集选取算法进行了改进,使其可以适用于多类最优模糊值特征子集选取,并且在选取第一个最优特征的时候引入了信息熵的方法,降低了算法的计算复杂度.利用选取的特征子集构造模糊决策树,实验数据说明这种改进算法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李继荣	华北电力大学计算机系	6	8	2.0	2.0