【摘 要】
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提出了一种无监督的特征选择方法，其基本思想是利用聚类来指导特征选择，对于无类别标签的数据样本集，先进行聚类获得数据类标签，再利用ReliefF算法进行特征选择．采用聚类集成方法
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK2005135)资助项目
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提出了一种无监督的特征选择方法，其基本思想是利用聚类来指导特征选择，对于无类别标签的数据样本集，先进行聚类获得数据类标签，再利用ReliefF算法进行特征选择．采用聚类集成方法解决一些聚类结果的不稳定问题，最终特征选择结果通过多次特征选择综合得到．实验结果表明，该算法具有良好的特征选择性能，在去除无关或冗余特征后可进一步提高聚类质量．
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