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特征子集选择问题是机器学习的重要问题 .而最优特征子集的选择是NP困难问题 ,因此需要启发式搜索指导求解 .基于粗集理论 ,本文提出了一种新的决策表最优特征子集选择的启发式算法 .和以往的方法相比 ,这种算法简单实用 ,在一定条件下能够以较高的效率得到最优特征子集
决策表最优特征子集的选择——基于粗集理论的启发式算法
【摘 要】
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特征子集选择问题是机器学习的重要问题 .而最优特征子集的选择是NP困难问题 ,因此需要启发式搜索指导求解 .基于粗集理论 ,本文提出了一种新的决策表最优特征子集选择的启发
【机 构】
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东南大学经济管理学院
【出 处】
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东南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2000年05期
【基金项目】
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江苏自然科学基金资助项目! (7760 5730 0 2 )
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