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基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法
基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法
作者:
尚志刚
李志辉
李蒙蒙
董永慧
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
偏最小二乘回归
k近邻
噪声样本
特征选择
鲁棒性
摘要:
提出一种基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法(RFSC-PLSR)用于解决特征选择中特征之间的冗余和多重共线性问题.首先,定义一个基于邻域估计的样本类一致性系数;然后,根据不同k近邻(kNN)操作筛选出局部类分布结构稳定的保守样本,用其建立偏最小二乘回归模型,进行鲁棒性特征选择;最后,在全局结构角度上,用类一致性系数和所有样本的优选特征子集建立偏最小二乘分类模型.从UCI数据库中选择了5个不同维度的数据集进行数值实验,实验结果表明,与支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、BP神经网络(BPNN)和Logistic回归(LR)四种典型的分类器相比,RFSC-PLSR在低维、中维、高维等不同情况下,分类准确率、鲁棒性和计算效率三种性能上均表现出较强的竞争力.
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非平坦函数
谱系聚类
偏最小二乘回归
鲁棒性
基于核的偏最小二乘特征提取的最小二乘支持向量机回归方法
偏最小二乘
最小二乘支持向量机
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文献信息
篇名
基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
偏最小二乘回归
k近邻
噪声样本
特征选择
鲁棒性
年,卷(期)
2017,(3)
所属期刊栏目
数据科学与技术
研究方向
页码范围
871-875
页数
5页
分类号
TP181
字数
6633字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.871
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
李志辉
郑州大学电气工程学院
14
51
5.0
7.0
2
尚志刚
郑州大学电气工程学院
25
72
6.0
8.0
3
李蒙蒙
郑州大学电气工程学院
16
40
4.0
6.0
4
董永慧
郑州大学电气工程学院
1
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研究主题发展历程
节点文献
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k近邻
噪声样本
特征选择
鲁棒性
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
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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