一种基于支持向量机的特征选择算法

摘要：

当特征集合存在强相关的特征子集且共同对分类问题有重要贡献时，传统方法通常从该子集中随机选择一个特征，导致数据可读性和分类性能下降。为此，面向多分类问题，提出一种基于支持向量机的特征选择算法，并设计一种快速迭代算法。该算法能够自动选择或剔除强相关的特征子集，在得到有效特征的同时实现特征降维。利用人工数据集和标准数据集进行试验，结果表明文中算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好表现。

关键词：特征选择、支持向量机、分类

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项项目2010ZX03006-002

在线出版日期：2014-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：463-471