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对超高维判别分类数据,在无模型假设下,通过构建基于变化熵J值的特征筛选指标,进行有效快捷的重要变量排序筛选降维,提出J-SIS特征筛选过程,证明了所提方法满足筛选相合性质,并通过蒙特卡洛数值模拟和文本分类判别实例研究了其有限样本性质。
基于变化熵的超高维特征筛选研究
【摘 要】
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对超高维判别分类数据,在无模型假设下,通过构建基于变化熵J值的特征筛选指标,进行有效快捷的重要变量排序筛选降维,提出J-SIS特征筛选过程,证明了所提方法满足筛选相合性质,
【机 构】
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南京信息工程大学数学与统计学院;
【出 处】
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山西大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金(11771215);江苏省自然科学基金(BK20161530;BK20140983);江苏省“青蓝工程”项目(2016);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201610300041)
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