【摘 要】
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在模式识别中,特征选择是一种非常有效的降维技术.特征评价标准在特征选择过程中被用于度量特征的重要性,但目前已有的标准存在着只考虑类之间的分离性而未考虑其相关性、无
【机 构】
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南开大学计算机与控制工程学院,南开大学软件学院
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在模式识别中,特征选择是一种非常有效的降维技术.特征评价标准在特征选择过程中被用于度量特征的重要性,但目前已有的标准存在着只考虑类之间的分离性而未考虑其相关性、无法去除特征之间的分类冗余性以及多用于单变量度量而无法获取子集整体最优性等问题.提出一种保留分类信息的特征评价准则（classification information preserving,CIP）,并使用多任务学习技术进行实现.CIP是一种特征子集度量方法,通过F范数实现已选特征子集的分类信息与原始数据分类信息的差异最小化,并通过l2,1范数约
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