基于特征筛选的云分类器

被引：5

作者：

刘达 ^{[1
]}

张国英 ^{[2
]}

刘冠洲 ^{[2
]}

沙芸 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京石油化工学院

[2] 中国矿业大学

来源：

北京石油化工学院学报 | 2011年 / 19卷 / 01期

关键词：

特征选择; 云分类器; 相似性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

高维且不独立的样本特征集使分类的准确性降低,笔者提出一种根据样本集特征权值进行特征选择的方法。根据特征间的相似性度量函数计算特征的权重,并根据权重去除重要性差的特征,用于解决高维样本集的特征降维问题,特征选择结果与主成份分析结果一致。建立基于保留特征加权的云分类模型,应用于iris数据集和复杂矿石图像的分类,效果良好。

引用

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页数：6

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