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摘要:
针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间.提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据.通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择.
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文献信息
篇名 基于特征空间中类别可分性判据的特征选择
来源期刊 火力与指挥控制 学科 工学
关键词 特征选择 可分性 特征空间 支持向量机
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 118-120
页数 分类号 TP181
字数 2459字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0640.2010.06.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 单甘霖 113 845 15.0 23.0
2 段修生 68 568 10.0 22.0
3 张岐龙 13 150 5.0 12.0
4 刘谊露 10 15 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2019(4)
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
可分性
特征空间
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
火力与指挥控制
月刊
1002-0640
14-1138/TJ
大16开
山西太原193号信箱
22-134
1976
chi
出版文献量(篇)
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