基于特征选择和聚类的分类算法

• 作者: 侯阿临 潘宏亮 郭凯文
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 聚类 分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 395-398
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.02.34

摘要

针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题,提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法,该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理,将分类中冗余的特征去除.利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验,实验结果表明,该方法可有效筛选影响分类的特征,进而提高分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯阿临	长春工业大学计算机科学与工程学院	30	138	6.0	10.0
2	郭凯文	长春工业大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0
3	潘宏亮	长春工业大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0