基于联合表示值的特征选择方法

• 作者: 吴飞 张志武 荆晓远
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 联合表示值 特征选择 降维
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.01.013

摘要

提出了基于联合表示值的过滤型特征选择方法.该方法利用训练样本构造一个图,图的邻接关系和边的权重是由l2范数最优化问题求解,在迭代的特征选择过程中,根据当前特征的l2联合表示值对特征进行排序,丢弃最不重要的特征,并用剩余特征重构l2图.NASA软件缺陷数据库和UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该方法比传统的特征选择方法取得更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆晓远	南京邮电大学自动化学院	52	99	5.0	6.0
3	吴飞	南京邮电大学自动化学院	33	90	5.0	7.0
4	张志武	南京邮电大学计算机学院	10	55	3.0	7.0