基于K近邻分类间隔的特征选择方法研究

• 作者: 张腾飞 李云 杨文杰
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 K近邻 分类间隔
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 68-74
• 页数: 7页
• 分类号: O235|TP273+.22
• 字数: 5208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2009.06.013

摘要

特征选择是机器学习和模式识别领域的一个关键问题.文中详细分析研究一类基于K近邻分类间隔的特征选择算法,并着重讨论当K>1时,特征选择的评价准则和搜索策略的设计,同时在多个数据集上验证其性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云	南京邮电大学计算机学院	25	118	6.0	9.0
2	张腾飞	南京邮电大学自动化学院	44	314	8.0	16.0
3	杨文杰	南京邮电大学计算机学院	5	11	2.0	3.0