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二次映射和遗传算法用于鉴别可视化特征提取
被引量：
9
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作者
王金甲
李静
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张涛
洪文学
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期5080-5083,5087,共5页
多元数据图表示是高维数据可视化最简单的一种处理方法.从多元数据的雷达图中提出了一种图形特征—可视化重心特征.由于雷达图与数据的特征排序有关,导致可视化特征深受特征排序影响,提出了利用二次映射计算出所有特征排序下的可视化特...
多元数据图表示是高维数据可视化最简单的一种处理方法.从多元数据的雷达图中提出了一种图形特征—可视化重心特征.由于雷达图与数据的特征排序有关,导致可视化特征深受特征排序影响,提出了利用二次映射计算出所有特征排序下的可视化特征,基于遗传算法再从中选择出具有鉴别能力的可视化特征.葡萄酒、乳腺癌和糖尿病等UCI真实数据集的实验结果证实了我们的想法,最佳分类错误率分别达到了0%、1.61%和20.7%,优于报道的常用的分类性能,优于传统的鉴别特征提取方法。
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关键词
数据可视化
图表示
特征提取
二次
影射
特征选择
遗传算法
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职称材料
题名
二次映射和遗传算法用于鉴别可视化特征提取
被引量：
9
1
作者
王金甲
李静
张涛
洪文学
机构
燕山大学信息学院
燕山大学电气学院
燕山大学理学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期5080-5083,5087,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(60504035)
燕山大学优秀博士生科学基金
文摘
多元数据图表示是高维数据可视化最简单的一种处理方法.从多元数据的雷达图中提出了一种图形特征—可视化重心特征.由于雷达图与数据的特征排序有关,导致可视化特征深受特征排序影响,提出了利用二次映射计算出所有特征排序下的可视化特征,基于遗传算法再从中选择出具有鉴别能力的可视化特征.葡萄酒、乳腺癌和糖尿病等UCI真实数据集的实验结果证实了我们的想法,最佳分类错误率分别达到了0%、1.61%和20.7%,优于报道的常用的分类性能,优于传统的鉴别特征提取方法。
关键词
数据可视化
图表示
特征提取
二次
影射
特征选择
遗传算法
Keywords
data visualization
graphical representation
feature extraction
quadratic map
feature selection
genetic algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二次映射和遗传算法用于鉴别可视化特征提取
王金甲
李静
张涛
洪文学
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
9
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