基于离散化的支持向量机特征选择

摘要

基于Nguyen的粗糙集和布尔推理离散化方法提出一种支持向量机特征选择算法,引入粗糙集的一致度指标控制离散化过程的信息损失,从而删除不相关与冗余的属性,而保留支持向量机所需分类信息.实验结果表明,所提算法提高了SVM分类器的预测精度,缩短了训练时间.