一种基于LS拟合判别函数的SVR特征选择算法

摘要

本文提出一种基于最小二乘(LS)拟合判别函数的SVR特征选择算法(简称LS特征选择法).该算法采用了一个适合支持向量回归(SVR)的新目标函数,并在特征子集选择中根据实验数据集冗余特征较少的特点,采用顺序后向选择算法.仿真实验表明,本方法与常用的降维方法PCA和KPCA相比有更好的效果.