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提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数。实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度。 相似文献
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《模式识别与人工智能》2014,(5)
当特征集合存在强相关的特征子集且共同对分类问题有重要贡献时,传统方法通常从该子集中随机选择一个特征,导致数据可读性和分类性能下降.为此,面向多分类问题,提出一种基于支持向量机的特征选择算法,并设计一种快速迭代算法.该算法能够自动选择或剔除强相关的特征子集,在得到有效特征的同时实现特征降维.利用人工数据集和标准数据集进行试验,结果表明文中算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好表现. 相似文献
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提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。 相似文献
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SVM-RFE特征选择算法的算法复杂度高,特征选择消耗时间过长,为了缩短特征选择的时间,针对径向基函数—支持向量机分类器提出了依据核空间类间平均距进行特征选择的算法。首先分析了径向基函数核参数与数据集核空间类间平均距之间的关系,然后提出了依据单个特征对数据集的核空间类间平均距的贡献大小进行特征重要性排序的算法,最后用该算法和SVM-RFE算法分别对8个UCI数据集进行了特征选择实验。实验结果证明了该算法的正确性、有效性,而且特征选择的时间与SVM-RFE算法相比大大减小。 相似文献
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基于改进的F-score与支持向量机的特征选择方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将传统F-score度量样本特征在两类之间的辨别能力进行推广,提出了改进的F-score,使其不但能够评价样本特征在两类之间的辨别能力,而且能够度量样本特征在多类之间的辨别能力大小。以改进的F-score作为特征选择准则,用支持向量机(SVM)评估所选特征子集的有效性,实现有效的特征选择。通过UCI机器学习数据库中六组数据集的实验测试,并与SVM、PCA+SVM方法进行比较,证明基于改进F-score与SVM的特征选择方法不仅提高了分类精度,并具有很好的泛化能力,且在训练时间上优于PCA+SVM方法。 相似文献
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统计学习理论是由Vapnik建立的一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机(SVM)是在这一理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法。目前SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点,本文是一篇综述,旨在介绍SVM的一般理论、算法及应用,以引起国内学者的进一步关注。 相似文献
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改进的支持向量机分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究了标准SVM分类算法后,本文提出了一种快速的支持向量机分类方法.该方法通过解决两类相关的SVM问题,找到两个非平行的平面,其中每个平面靠近其相应的类样本点,远离另一类样本点,最后通过这两个平面找到一个将两类样本分开的最优平面.在处理非线性情况下,引入一种快速核函数分类方法.使用该算法可以使分类的速度得到很大提高,针对实际数据集的实验表明了该算法的有效性. 相似文献
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《计算机学报》2014,(8)
考虑特征之间的相关性对于其类间区分能力的影响,提出了一种新的特征子集区分度衡量准则——DFS(Discernibility of Feature Subsets)准则.该准则考虑特征之间的相关性,通过计算特征子集中全部特征对于分类的联合贡献来判断特征子集的类间辨别能力大小,不再只考虑单个特征对于分类的贡献.结合顺序前向、顺序后向、顺序前向浮动和顺序后向浮动4种特征搜索策略,以支持向量机(Support Vector Machines,SVM)为分类工具,引导特征选择过程,得到4种基于DFS与SVM的特征选择算法.其中在顺序前/后向浮动搜索策略中,首先根据DFS准则加入/去掉特征到特征子集中,然后在浮动阶段根据所得临时SVM分类器的分类性能决定刚加入/去掉特征的去留.UCI机器学习数据库数据集的对比实验测试表明,提出的DFS准则是一种很好的特征子集类间区分能力度量准则;基于DFS与SVM的特征选择算法实现了有效的特征选择;与其他同类算法相比,基于DFS准则与SVM的特征选择算法具有非常好的泛化性能,但其所选特征子集的规模不一定是最好的. 相似文献
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维度灾难是机器学习任务中的常见问题,特征选择算法能够从原始数据集中选取出最优特征子集,降低特征维度.提出一种混合式特征选择算法,首先用卡方检验和过滤式方法选择重要特征子集并进行标准化缩放,再用序列后向选择算法(SBS)与支持向量机(SVM)包裹的SBS-SVM算法选择最优特征子集,实现分类性能最大化并有效降低特征数量.实验中,将包裹阶段的SBS-SVM与其他两种算法在3个经典数据集上进行测试,结果表明,SBS-SVM算法在分类性能和泛化能力方面均具有较好的表现. 相似文献
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利用核化思想提出了一种新的SVM多层分类算法。该算法的基本思路是:先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,然后采用最小超球体类包含作为层次分类的依据来生成二叉决策树,从而实现在高维空间中的多类分类。实验表明,采用该算法进行多类分类,可以有效地解决输入空间非线性可分问题,并可在一定程度上提高分类器的分类精度。 相似文献
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利用支持向量机进行模式分类时,特征选择是数据预处理的一项重要内容。有效的特征选择在很大程度上影响着分类器的性能。根据样本各特征分量的均值与方差对分类的影响,提出根据分类权值进行特征选择,以提高支持向量机性能的简便方法,制定了两个具体实施方案。在三个常用数据集上进行了仿真实验,结果验证了方法的有效性。 相似文献