基于相对贡献率的噪声裁剪算法

• 作者: 刘朔瑜 戴月明
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 相对贡献率 类别噪声裁剪 层次结构分类 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 2721-2730
• 页数: 10页
• 分类号: TP278
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-FZ0289

摘要

提出了一种基于相对贡献率的噪声裁剪算法(Class noise cutting,CNC).通过计算得到特征对于主题的相对贡献率,利用特征区分度评分挑选对于当前主题分类最有价值的特征集,选出相应的候选类别,减少候选类别集,提高了分类准确率,加快了分类器的响应速度.与另一种噪声裁剪算法(Eliminating class noise,ECN)比较,CNC具有更高的准确率,由于具有更精简的特征维度词典以及更优异的候选类别集使得响应速度大大加快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴月明		52	301	10.0	13.0
2	刘朔瑜		1	0	0.0	0.0