基于ISE的核密度估计和随机置换的单一或协同特征的选择方法

摘要：

针对数据的特征存在单一和协同特征的选择问题,基于平方误差标准核密度估计和随机置换理论,首先提出一种针对单一特征的特征选择方法(FSKDE-RP);然后,针对协同特征的情况,通过拓展随机置换理论,提出多维协同特征选择算法(SFSKDE-MRP),并利用核神经网络(KNN)分类器的分类精度选择最优特征子集.在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明了所提出算法的有效性.

关键词：特征选择、核密度估计、平方误差、随机置换

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202311, 61272210;江苏省研究生培养创新工程项目CXLX13748

在线出版日期：2015-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：831-838