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基于局部能量的集成特征选择
被引量:
2
1
作者
季薇
李云
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期499-503,共5页
特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一,而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点.基于能量学习模型,分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理,对基于局部能量的特征排序结果进行集成,以提高算法的稳定性...
特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一,而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点.基于能量学习模型,分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理,对基于局部能量的特征排序结果进行集成,以提高算法的稳定性.在现实数据集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.
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关键词
特征选择
能量
学习
集成
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职称材料
题名
基于局部能量的集成特征选择
被引量:
2
1
作者
季薇
李云
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京邮电大学计算机学院
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期499-503,共5页
基金
国家自然科学基金(61073114)
江苏省高校自然科学基金(08KJB520008
+2 种基金
09KJB510012)
南京邮电大学人才引进启动基金和攀登计划(NY209003
NY210010)
文摘
特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一,而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点.基于能量学习模型,分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理,对基于局部能量的特征排序结果进行集成,以提高算法的稳定性.在现实数据集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
能量
学习
集成
Keywords
feature selection, energy based model, ensemble
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部能量的集成特征选择
季薇
李云
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
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