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国家高技术研究发展计划(2010AAJ163)

作品数：1 被引量：3H指数：1
相关作者：邓战涛张艳艳胡谷雨潘志松更多>>
相关机构：解放军理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇特征选择算法

机构

  • 1篇解放军理工大...

作者

  • 1篇潘志松
  • 1篇胡谷雨
  • 1篇张艳艳
  • 1篇邓战涛

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于核稀疏表示的特征选择算法被引量：3
2012年
为了解决高维数据在分类时导致的维数灾难,降维是数据预处理阶段的主要步骤。基于稀疏学习进行特征选择是目前的研究热点。针对现实中大量非线性可分问题,借助核技巧,将非线性可分的数据样本映射到核空间,以解决特征的非线性相似问题。进一步对核空间的数据样本进行稀疏重构,得到原数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式,然后构建相应的评分机制选择最优子集。受益于稀疏学习的自然判别能力,该算法能够选择出保持原始数据结构特性的"好"特征,从而降低学习模型的计算复杂度并提升分类精度。在标准UCI数据集上的实验结果表明,其性能上与同类算法相比平均可提高约5%。
邓战涛胡谷雨潘志松张艳艳
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