基于可分性的多类目标特征选择算法

• 作者: 任双桥 庄钊文 高勋章 黎湘
• 来源期刊: 自然科学进展
• 学科: 文学
• 关键词: 多类目标识别 特征可分性 特征选择 特征有效率 支撑矢量机
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 520-528
• 页数: 9页
• 分类号: I1
• 字数: 7372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-008X.2007.04.015

摘要

对于多类目标识别,首先通过扩展类别标示符编码,给出了特征线性可分定义,基于Farkas引理推导了多类目标线性可分的充要条件.然后,借鉴支撑矢量机原理,在特征可分条件的基础上,定义了特征有效率并提出了一种新的多类目标特征选择方法.实测数据实验结果表明,与经典的Relief特征选择算法相比,文中算法的推广性能优于前者.特别地,对于小样本数据效果更为明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎湘	国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所	174	2404	24.0	40.0
2	庄钊文	国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所	145	2061	22.0	37.0
3	高勋章	国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所	13	226	7.0	13.0
4	任双桥	国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所	9	70	4.0	8.0