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摘要:
间距最大化特征选择技术是一种有效的维数约减技术,一般是基于加权技术和相似性度量构造目标函数.不足之处是针对不同数据集,适应性有待提高.为此,引入一个具有更好适应性的度量(称为分离度)和模糊加权技术构造新目标函数.利用模拟数据集和基准数据集进行仿真,实验结果表明该方法具有良好的适应性.
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文献信息
篇名 具有更好适应性的间距最大化特征加权
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 特征选择 特征加权 分离度 间距最大化原则 适应性
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2275-2278,2289
页数 分类号 TP18
字数 3772字 语种 中文
DOI
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 王士同 江南大学信息工程学院 528 3424 23.0 37.0
2 邓赵红 江南大学信息工程学院 86 764 11.0 26.0
3 张翔 江南大学信息工程学院 6 44 3.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
特征加权
分离度
间距最大化原则
适应性
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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