【摘 要】
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传统的Relief-F算法主要用于处理有标记数据集。针对部分标记数据集,引入一种基于耦合学习的数据样本相似度,设计了一种面向符号数据的基于Relief-F算法的半监督特征选择算法
【基金项目】
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山西省应用基础研究项目(201801D221170)
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传统的Relief-F算法主要用于处理有标记数据集。针对部分标记数据集,引入一种基于耦合学习的数据样本相似度,设计了一种面向符号数据的基于Relief-F算法的半监督特征选择算法。为有效验证新算法的可行性,实验分析中选取了5组UCI数据集和3种常用机器学习分类器来进行验证,实验结果进一步验证了算法的有效性。
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