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基于K近鄰分類間隔的特征選擇方法研究
特征選擇是機器學習和模式識別領(lǐng)域的一個關(guān)鍵問題.文中詳細分析研究一類基于K近鄰分類間隔的特征選擇算法,并著重討論當K>1時,特征選擇的評價準則和搜索策略的設(shè)計,同時在多個數(shù)據(jù)集上驗證其性能.
作 者: 李云 張騰飛 楊文杰 LI Yun ZHANG Teng-fei YANG Wen-jie 作者單位: 李云,楊文杰,LI Yun,YANG Wen-jie(南京郵電大學,計算機學院,江蘇,南京,210046)張騰飛,ZHANG Teng-fei(南京郵電大學,自動化學院,江蘇,南京,210046)
刊 名: 南京郵電大學學報(自然科學版) ISTIC 英文刊名: JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE) 年,卷(期): 2009 29(6) 分類號: O235 TP273+.22 關(guān)鍵詞: 特征選擇 K近鄰 分類間隔【基于K近鄰分類間隔的特征選擇方法研究】相關(guān)文章:
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