【摘 要】
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特征选择可以有效改善分类效率和精度，已有方法通常只评价单个特征，较少评价特征子集。通过对每类数据的每维特征构建特征云,提出了一种度量特征分类能力的方法，并定义了特征互
【机 构】
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空军工程大学导弹学院,陕西三原 713800 中国人民解放军93617部队,北京 101400
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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特征选择可以有效改善分类效率和精度，已有方法通常只评价单个特征，较少评价特征子集。通过对每类数据的每维特征构建特征云,提出了一种度量特征分类能力的方法，并定义了特征互补度来度量单个特征与特征子集之间的关系，继而基于特征分类能力和特征互补度构造了两种特征选择算法Tactic1和Tractic2。通过与前向法、模拟退火和神经网络方法在UCI的六个数据集上的实验比较表明，Tacticl与模拟退火方法精度相当，Tactic2与神经网络方法精度不相上下，但Tactic1和Tactic2具有更好的泛化性。同时，Tactic2具有不用预先定义特征子集的维数的优点。此外，在原始特征维数与类别数的比值较大时，本文的两种算法在计算复杂度上优势显著。
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