Signal Processing and Pattern Recognition Laboratory, Electrical and Computer Engineering, Rowan University, 201 Mullica Hill Rd, Glassboro, NJ 08028 USA;
机译:支持向量机集成,使用特征子集选择来增强微阵列数据分类
机译:从多种特征提取方法的集合中选择相关的特征子集进行纹理分类
机译:基于集成特征选择和改进的判别独立成分分析的特征提取新方法
机译:随机特征子集选择,用于基于组合的数据分类,具有缺失的功能
机译:通过无相关的功能的随机子集选择功能选择
机译:通过使用新颖的集成特征选择方法补偿特征选择偏差并改善二进制分类的预测性能
机译:基于集成的缺失特征数据分类的随机特征子集选择