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提出一种基于属性和距离加权的K近邻特征选择方法.该方法在计算样本类别时既考虑每个特征的重要程度,又考虑近邻样本的距离,使用遗传算法搜索最优特征权重向量.将该方法与已有的3种特征选择方法MIFS、DISR和CIFE在6个公开的数据集上进行比较,实验结果表明该方法是有效的,且可以提高分类性能.
基于加权K近邻的特征选择方法
【摘 要】
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提出一种基于属性和距离加权的K近邻特征选择方法.该方法在计算样本类别时既考虑每个特征的重要程度,又考虑近邻样本的距离,使用遗传算法搜索最优特征权重向量.将该方法与已
【机 构】
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天津师范大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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天津师范大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070089),天津市应用基础与前沿技术研究计划重点资助项目(15JCYBJC4600,19JCZDJC35100),天津市科技计划资助项目(16ZLZDZF00150).
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