新的特征选择方法

• 作者: 王士同 陈祖耀
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 聚类 度量 数据挖掘 特征子集选择
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 948-951
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 4192字
• 语种: 中文

摘要

对于一个给定的待分类模式,特征选择要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集,以代表被分类的模式.对特征选择问题提出了基于一种特殊度量的特征选择方法,先通过对数据集的训练得到特殊的度量,然后用该度量对特征进行分类,从各类中选取一个特征,最后再用特征选择算法对所选的特征进行选择.大量实验的结果表示该方法具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	陈祖耀	江南大学信息工程学院	1	8	1.0	1.0