一种基于LS拟合判别函数的SVR特征选择算法

摘要：

本文提出一种基于最小二乘(LS)拟合判别函数的SVR特征选择算法(简称LS特征选择法).该算法采用了一个适合支持向量回归(SVR)的新目标函数,并在特征子集选择中根据实验数据集冗余特征较少的特点,采用顺序后向选择算法.仿真实验表明,本方法与常用的降维方法PCA和KPCA相比有更好的效果.

关键词：支持向量回归、特征选择、最小二乘法

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省博士启动基金20040251010;国家自然科学基金04ZR14034;科技部科研项目2002CB312200

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168