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【2h】

Hybrid approaches to feature subset selection for data classification in high-dimensional feature space

机译：HybrId方法来具有用于高维特征空间中数据分类的子集选择

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作者
Maysa Ibrahem Almulla Khalaf; John Q Gan;
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年度 2020
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1. A filter-dominating hybrid sequential forward floating search method for feature subset selection in high-dimensional space [J] . John Q. Gan, Bashar Awwad Shiekh Hasan, Chun Sing Louis Tsui International journal of machine learning and cybernetics . 2014,第3期

机译：高维空间特征子集选择的滤波主导混合顺序前向浮点搜索方法
2. A hybrid algorithm for feature subset selection in high-dimensional datasets using FICA and IWSSr algorithm [J] . Moradkhani Mostafa, Amiri Ali, Javaherian Mohsen, Applied Soft Computing . 2015,第Null期

机译：FICA和IWSSr算法在高维数据集中特征子集选择的混合算法
3. A GRASP algorithm for fast hybrid (filter-wrapper) feature subset selection in high-dimensional datasets [J] . Pablo Bermejo, Jose A. Gamez, Jose M. Puerta Pattern recognition letters . 2011,第5期

机译：高维数据集中用于快速混合（滤波器包装）特征子集选择的GRASP算法
4. An Improved Feature Subset Selection Algorithm for High-Dimensional Data and its Application on Hot rolling Process Data [C] . Yihan Wang, Bin Liu, Weigang Li Chinese Control Conference . 2017

机译：一种改进的高维数据特征子集选择算法及其在热轧过程数据上的应用
5. Automation of Feature Selection and Generation of Optimal Feature Subsets for Beehive Audio Sample Classification [D] . Bhouraskar, Aditya. 2020

机译：蜂箱音频样本分类的特征选择和最佳特征子集的生成
6. Sparse Proteomics Analysis – a compressed sensing-based approach for feature selection and classification of high-dimensional proteomics mass spectrometry data [O] . Tim O. F. Conrad, Martin Genzel, Nada Cvetkovic, 2017

机译：稀疏蛋白质组学分析–一种基于压缩感知的方法用于高维蛋白质组学质谱数据的特征选择和分类
7. Direct classification of high-dimensional data in low-dimensional projected feature spaces—Comparison of several classification methodologies [O] . Somorjai R.L., Dolenko B., Mandelzweig M. 2007

机译：在低维投影特征空间中直接对高维数据进行分类—几种分类方法的比较

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