【摘 要】
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ReliefF是一种在很多场合经常使用的filter式的特征选择方法,然而该方法的一大缺点是不能辨别冗余特征.基于ReliefF算法提出一种混合的有监督的特征选择算法.该算法首先利用R
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ReliefF是一种在很多场合经常使用的filter式的特征选择方法,然而该方法的一大缺点是不能辨别冗余特征.基于ReliefF算法提出一种混合的有监督的特征选择算法.该算法首先利用ReliefF算法去除与分类无关的以及权重低于一定阈值的特征,然后采用一种变量相似性准则来去除冗余特征.在实际的数据集KDD CUP99上进行的实验结果表明该混合特征选择方法较单独使用ReliefF方法在分类精度上有一定的提高.
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