基于迹比准则与+L-R方法的特征选择算法

摘要：

提出一种将迹比准则和基于错分区域的+L-R方法相结合的特征选择算法.该算法使用迹比算法得到优秀特征子集,对分类产生的错分区域进行+L-R选择得到新特征,新特征可以区分之前被错分的数据,从而降低错分率.采用+L-R算法降低数据冗余.实验结果表明,该算法有效改进迹比准则特征选择算法,同时降低错分率.

关键词：错分区域、迹比准则、特征选择、机器学习、模式识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60572034,60973094;扛苏省自然科学基金资助项目BK2006081;2006年教育部新世纪优秀人才计划基金资助项目NCET-06-0487;扛南大学创新团队研究计划基金资助项目JNIRT0702

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：136-139