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摘要:
特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一,而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点.基于能量学习模型,分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理,对基于局部能量的特征排序结果进行集成,以提高算法的稳定性.在现实数据集上的实验结果表明集成特征选择可以有效提高算法的稳定性.
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集成数据
基因选择
分类
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于局部能量的集成特征选择
来源期刊 南京大学学报:自然科学版 学科 工学
关键词 特征选择 能量学习 集成
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 粗糙集与粒计算进展
研究方向 页码范围 499-503
页数 分类号 TP391.41
字数 3792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 李云 南京邮电大学计算机学院 25 118 6.0 9.0
2 季薇 南京邮电大学通信与信息工程学院 36 167 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
能量学习
集成
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
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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