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  

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