基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择优化算法

• 作者: 张静 王树梅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 非线性数据 特征选择 希尔伯特空间 大数据 高维数据
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3539-3542,3564
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.005

摘要

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静	南京理工大学计算机科学与技术学院	20	106	6.0	10.0
2	王树梅	南京理工大学计算机科学与技术学院	18	163	7.0	11.0