SVM的特征选择方法在高校就业预测中的应用研究

• 来源期刊: 杭州师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 支持向量机 特征选择 高校就业预测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 358-362
• 页数: 5页
• 分类号: O212.6
• 字数: 2380字
• 语种: 中文

摘要

针对样本和高维数据,研究基于支持向量机的特征选择算法及其在高校就业预测中的应用.利用采集的就业数据,使用SVM方法对数据集进行特征选择,再利用SVM分类器对数据进行已就业和未就业学生的分类,得到了较好的预测结果,为高校就业指导提供了一定的依据.