基于间隔损失和L1范数调节的特征选择方法研究

潘巍; 马培军; 李东

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基于间隔损失和L1范数调节的特征选择方法研究

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特征评价和选择是机器学习和模式识别的重要步骤.为了获得稀疏特征子集,结合间隔损失评估策略和L1范数调节技术来获得一种有效的特征选择方法( MLFWL-L1),并将其应用到RBFSVM分类器.实验中,在UCI数据集上将提出的算法与Simba和ReliefF对比表明,验证所提出的算法是一种有效的特征选择方法.

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来源
《智能计算机与应用》 |2012年第1期|8-10,15|共4页
作者
潘巍; 马培军; 李东;
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作者单位

哈尔滨工业大学软件学院,哈尔滨150001;

哈尔滨工业大学软件学院,哈尔滨150001;

哈尔滨工业大学软件学院,哈尔滨150001;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
特征选择; 间隔损失; L1范数调节;

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