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一種比例混合模式特征選擇分類器的研究
全部作者： 李勇明 曾孝平 覃劍 鄭雅敏 張曉娟 王靖 第1作者單位： 重慶大學通信工程學院 論文摘要： 本文針對filter模式特征選擇方法準確性不高，wrapper模式特征選擇方法時間代價很高的缺點，將兩者有機的結合1體，設計了1種比例混合模式特征選擇分類器。該分類器首先進行filter模式的特征選擇，然后根據比例系數挑選其中適應度值較高的個體進行wrapper模式下的特征選擇，因此能夠取得平衡性較好的特征選擇效果。實驗選擇UCI數據庫中的兩個數據集為選擇對象，鏈式智能體遺傳算法為搜索算法，距離測度為filter模式下的評價準則，RBF神經網絡為wrapper模式下的分類器進行了多次實驗，統計結果表明，本文設計的特征選擇分類器能取得選擇速度接近filter模式，識別正確率接近wrapper模式的滿意效果。 關鍵詞： 比例；混合模式；特征選擇；分類器；神經網絡 (瀏覽全文) 發表日期： 2007年07月24日 同行評議：
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