【摘 要】
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基于多元数据的雷达图图表示，提出了雷达图重心图形特征。针对同样的多元数据不同的特征排序会导致不同的雷达图图表示，进而产生不同的重心特征，而这些重心特征会最终影响分类器
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学理学院,燕山大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60474065;60504035;60605006)
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基于多元数据的雷达图图表示，提出了雷达图重心图形特征。针对同样的多元数据不同的特征排序会导致不同的雷达图图表示，进而产生不同的重心特征，而这些重心特征会最终影响分类器的性能，因此提出一种新的问题，即雷达图图形特征提取中的特征排序问题。基于这个新的问题，设计了一种新的解决方法，即提出了基于改进的遗传算法的特征排序。同时也研究并改进了传统的基于排序的特征选择方法。基于一些机器学习数据库的分类实验结果表明：一方面，数据的原始特征排序下的重心特征和传统的特征提取方法相比，并不总是最优，但是在遗传算法下特征排序的重
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