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【24h】

A Two-Phase Heuristic Construction of Feature Sets for Classification

机译:分类的特征集的两阶段启发式构造

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摘要

The aim of feature selection applied to a classification task is to find a minimal subset of features for being used in the classification. Some researches have focused their effort on selecting a useful set of attributes, others on selecting a relevant and not redundant set of attributes. We proposed a heuristic construction algorithm for selecting a useful and not redundant subset of features. The algorithm proposed belongs to the filter approach and make use of a correlation measure for the task.
机译:应用于分类任务的特征选择的目的是找到要在分类中使用的最小特征子集。一些研究将精力集中在选择一组有用的属性上,而另一些研究则在选择一组相关且非冗余的属性上。我们提出了一种启发式构造算法,用于选择有用且非冗余的特征子集。所提出的算法属于过滤器方法,并针对任务使用了相关度量。

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