一种面向核支持向量机的boosting特征选择方法

摘要：

特征选择在模式分类中扮演了一个重要的角色.它的目标是尽可能多地将不相关特征排除在外,同时,得到区分度大的特征子集.那些信息量小的特征的存在,不仅使得学习算法表现不佳,而且会掩盖数据背后重要的本质信息.随着新兴技术的发展,在很多领域数据集变得越来越大,很多小相关特征通常会出现在这样的数据集中,使得传统的学习算法遇到了巨大的挑战,尤其在效率和推广性方面.于是,一种可以从数据集中消除冗余和非相关信息的算法变得十分必要.本文提出一种boosting策略的特征选择方法,利用基于核空问的距离评价函数,采用前向分步搜索方法,为核向量机(CVM)分类器选择特征子集.实验结果显示,这种方法和非bOOSting策略,以及其他评价方法相比,能给分类器带来更优的特征.

关键词：特征选择、boosting、核空间、核向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP3;TP1

在线出版日期：2011-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-20,3