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基于BSO-OS算法的两阶高维数据特征选择
被引量：
4
1
作者
田浩楠
周晖
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第3期695-700,共6页
针对高维数据特征选择问题,提出基于BSO-OS的两阶特征选择算法。采用BSO-OS算法搜索特征子集,产生分类性能较好、特征数量较少的特征子集;对上述所选特征子集中分类精度最高的特征子集采用FAMIR算法,去除不相关和冗余特征,产生分类性能...
针对高维数据特征选择问题,提出基于BSO-OS的两阶特征选择算法。采用BSO-OS算法搜索特征子集,产生分类性能较好、特征数量较少的特征子集;对上述所选特征子集中分类精度最高的特征子集采用FAMIR算法,去除不相关和冗余特征,产生分类性能更好、特征数量更少的特征子集。对6个高维数据集进行实验,实验结果表明,所提算法选择的特征子集相较一阶方法和传统的两阶方法具有更好的分类性能。
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关键词
特征选择
高维数据
BSO-OS算法
famir
算法
两阶算法
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职称材料
题名
基于BSO-OS算法的两阶高维数据特征选择
被引量：
4
1
作者
田浩楠
周晖
机构
南通大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第3期695-700,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61501264)。
文摘
针对高维数据特征选择问题,提出基于BSO-OS的两阶特征选择算法。采用BSO-OS算法搜索特征子集,产生分类性能较好、特征数量较少的特征子集;对上述所选特征子集中分类精度最高的特征子集采用FAMIR算法,去除不相关和冗余特征,产生分类性能更好、特征数量更少的特征子集。对6个高维数据集进行实验,实验结果表明,所提算法选择的特征子集相较一阶方法和传统的两阶方法具有更好的分类性能。
关键词
特征选择
高维数据
BSO-OS算法
famir
算法
两阶算法
Keywords
feature selection
high-dimensional data
BSO-OS
algorithm
famir algorithm
two-stage
algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BSO-OS算法的两阶高维数据特征选择
田浩楠
周晖
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
4
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