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基于随机复杂度约束的高维特征自动选择算法
基于随机复杂度约束的高维特征自动选择算法
作者:
刘峤
王娟
秦志光
陈伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
机器学习
生物信息学
特征选择
正则化方法
高维
摘要:
高维特征选择问题是机器学习研究领域的公开问题,当前流行的1-范数约束正则化解决方案存在的主要问题是缺乏特征组选能力和特征选择能力受样本容量限制.本文从随机复杂度理论的模型冗余度最优下界推导得出了一种易于求解的基于零-范数约束的特征选择算法模型.该算法不仅可证优化,而且具备自动特征选择能力,克服了1-范数约束方法的主要缺点,算法不依赖于对数据真实生成模型的参数假设,具有广泛的适用性.仿真实验表明该算法在常规数据建模任务中的性能表现与1-范数约束方法相当,在真实基因数据集上的测试结果进一步验证了该算法在高维特征空间的性能优于近期发表的一些主要算法.
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文献信息
篇名
基于随机复杂度约束的高维特征自动选择算法
来源期刊
电子学报
学科
工学
关键词
机器学习
生物信息学
特征选择
正则化方法
高维
年,卷(期)
2011,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
370-374
页数
分类号
TP391.4
字数
5223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
陈伟
电子科技大学计算机科学与工程学院
68
288
8.0
12.0
2
秦志光
电子科技大学计算机科学与工程学院
262
3157
26.0
46.0
3
王娟
电子科技大学计算机科学与工程学院
26
270
8.0
16.0
4
刘峤
电子科技大学计算机科学与工程学院
23
523
8.0
22.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
生物信息学
特征选择
正则化方法
高维
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
电子学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0372-2112
CN:
11-2087/TN
开本:
大16开
出版地:
北京165信箱
邮发代号:
2-891
创刊时间:
1962
语种:
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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