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一种基于遗传操作和类内类间距离判据理论的特征选择方法
被引:8
作者
:
孙雷
论文数:
0
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0
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0
机构:
石油大学计算机科学与技术系
孙雷
王新
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机构:
石油大学计算机科学与技术系
王新
不详
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机构:
石油大学计算机科学与技术系
不详
机构
:
[1]
石油大学计算机科学与技术系
[2]
石油大学计算机科学与技术系 北京
[3]
北京
来源
:
计算机工程与应用
|
2004年
/ 21期
关键词
:
特征选择;
数据缩减;
分类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
在分类挖掘的预处理过程中,重要的是如何选择最有效的特征子集,以便于分类学习与预测。该文提出一种基于遗传操作和类内类间距离判据理论的特征选择方法,该方法能够有效地缩减特征空间的维数,提高分类挖掘的效率。
引用
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页数:4
相关论文
共 2 条
[1]
数据挖掘中的三维缩减
孙立新
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
孙立新
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
高文
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王实
[J].
计算机科学,
2000,
(07)
: 53
-
58+28
[2]
模式识别[M]. 清华大学出版社 , 边肇祺等编著, 2000
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共 2 条
[1]
数据挖掘中的三维缩减
孙立新
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王实
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2000,
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