高维数据的特征选择研究

• 作者: 吕静 杨杨
• 来源期刊: 南京师范大学学报：工程技术版
• 学科: 工学
• 关键词: 高维数据 降维 特征选择
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 57-63
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 6584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2012.01.014

摘要

特征选择是机器学习的重要研究内容之一.相对于低维数据的特征选择而言,高维数据的特征选择更具挑战性,尤其是高维小样本的特征选择问题,因而吸引很多研究者的关注.高维特征选择问题称为稀疏建模问题,其目标是解决现有特征建模方法在高维特征空间失效的问题.本文对高维数据的特征选择研究成果进行了相应的总结和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕静	南京师范大学计算机科学与技术学院	12	37	3.0	6.0
2	杨杨	南京师范大学强化培养学院	6	45	3.0	6.0