基于稀疏贝叶斯模型的特征选择

摘要：

通过采用稀疏贝叶斯推理方法,设计出可同时进行学习最优分类器与选取最优特征子集的特征选择概率分类向量机算法.该算法是对概率分类向量机特征选择的扩展,可提高其在高维数据集上的性能.通过选取零均值的高斯分布作为先验,在模型中起到正则项的作用,同时在核函数和特征中引入稀疏,得到泛化性更好的分类模型.在高维度和低维度数据集中的实验结果表明,该算法同时具有较好的分类和特征选择能力.

关键词：机器学习、核函数、稀疏贝叶斯、特征选择、概率分类向量机、自动相关性检测

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金1408085MKL06;高等学校学科创新引智计划项目B07033

在线出版日期：2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：183-187,193