一种基于支持向量机的特征选择算法

• 作者: 于宏毅 代琨 李青
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 支持向量机 分类
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 463-471
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7368字
• 语种: 中文

摘要

当特征集合存在强相关的特征子集且共同对分类问题有重要贡献时，传统方法通常从该子集中随机选择一个特征，导致数据可读性和分类性能下降。为此，面向多分类问题，提出一种基于支持向量机的特征选择算法，并设计一种快速迭代算法。该算法能够自动选择或剔除强相关的特征子集，在得到有效特征的同时实现特征降维。利用人工数据集和标准数据集进行试验，结果表明文中算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好表现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于宏毅	解放军信息工程大学信息系统工程学院	108	824	15.0	23.0
2	李青	解放军信息工程大学信息系统工程学院	15	98	7.0	9.0
3	代琨	解放军信息工程大学信息系统工程学院	2	23	2.0	2.0