10.3969/j.issn.1000-3428.2006.11.006
基于离散化的支持向量机特征选择
基于Nguyen的粗糙集和布尔推理离散化方法提出一种支持向量机特征选择算法,引入粗糙集的一致度指标控制离散化过程的信息损失,从而删除不相关与冗余的属性,而保留支持向量机所需分类信息.实验结果表明,所提算法提高了SVM分类器的预测精度,缩短了训练时间.
离散化、特征选择、支持向量机、分类、一致度
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TP18(自动化基础理论)
国家研究发展基金2002cb312200-01-1;国家高技术研究发展计划863计划60274032
2006-06-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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16-17,21