【摘 要】
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特征选择是机器学习和数据挖掘领域的一个关键问题。而对于高维数据,通常会利用特定的评价准则,获取原始特征的权重并进行排序。而如何从排序后的特征集中选择较优子集,仍然
【机 构】
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南京邮电大学计算机技术研究所,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（08KJB520008）
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特征选择是机器学习和数据挖掘领域的一个关键问题。而对于高维数据,通常会利用特定的评价准则,获取原始特征的权重并进行排序。而如何从排序后的特征集中选择较优子集,仍然值得探讨。文中提出了一种简单的特征排序后子集选取的过滤器方法,基本思想就是将指数熵与模糊特征评价指标相结合,利用类似顺序前向选择的搜索策略,通过寻找模糊特征评价指标的变化曲线拐点,作为搜索的终止条件。通过理论分析以及在合成和基准的现实数据集上的实验表明该方法具有较好的性能。
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