高维数据的1-范数支持向量机集成特征选择

摘要：

特征选择是机器学习和模式识别领域的关键问题之一.随着模式识别与数据挖掘的深入,研究对象越来越复杂,对象的特征维数也越来越高,此时特征选择的稳定性也显得尤为重要.分析了1-范数支持向量机,用该方法对高维数据进行特征选择,并对特征选择的结果进行集成；提出了一种针对高维数据的稳定性度量方法;在基因表达数据上的实验结果表明,集成特征选择可以有效提高算法的稳定性.

关键词：特征选择、高维数据、稳定性、1-范数支持向量机、集成

所属期刊栏目：6

分类号：TP302.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61003116;the Key Program of Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2011005;the Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China under Grant Nos.BK2011782,BK2010263

在线出版日期：2012-11-27（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：948-953