一种比例混合模式特征选择分类器的研究
全部作者： 李勇明 曾孝平 覃剑 郑雅敏 张晓娟 王靖 第1作者单位： 重庆大学通信工程学院摘要： 本文针对filter模式特征选择方法准确性不高，wrapper模式特征选择方法时间代价很高的缺点，将两者有机的结合1体，设计了1种比例混合模式特征选择分类器。该分类器首先进行filter模式的特征选择，然后根据比例系数挑选其中适应度值较高的个体进行wrapper模式下的特征选择，因此能够取得平衡性较好的特征选择效果。实验选择UCI数据库中的两个数据集为选择对象，链式智能体遗传算法为搜索算法，距离测度为filter模式下的评价准则，RBF神经网络为wrapper模式下的分类器进行了多次实验，统计结果表明，本文设计的特征选择分类器能取得选择速度接近filter模式，识别正确率接近wrapper模式的满意效果。 关键词： 比例；混合模式；特征选择；分类器；神经网络 (浏览全文) 发表日期： 2007年07月24日 同行评议：
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