核化空间深度间距的特征提取方法

• 作者: 张思懿 王士同
• 来源期刊: 山东大学学报：工学版
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 Relief算法 深度函数 特征提取 欧式距离 马氏距离 高斯核函数 统计深度
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 45-51
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对传统的特征提取方法对于不同分布特征的数据集获得的特征提取效果不佳的问题,提出了结合深度函数的特征提取新方法。通过对传统欧式距离特征提取方法的研究,算法利用核化空间深度函数的思想根据数据集中各个数据特征之间的关系来衡量距离,能更有效地把握数据间距的特征,提取出相似的特征来判断出同类和异类。最后,采用对6个标准UCI数据集进行了3种不同维度和3种不同运行次数的仿真实验,对提出的算法进行了充分验证,实验结果表现该方法有良好的适应性。因此,核化空间深度间距的特征提取方法可以获得较好的特征提取效果,为Relief算法的研究提出了新的思路。

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	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0