基于量子粒子群和随机森林的特征选择方法

提出一种基于量子粒子群和随机森林封装的特征选择方法。将量子粒子群算法用于特征选择,优化特征子集,采用随机森林分类器评价特征子集的性能,指导特征子集更新,以寻求最优的特征子集。     

内嵌空间排序支持向量机及其在文本检索中的应用

针对文本检索中的特征提取和分类问题,提出一种基于内嵌空间支持向量机的特征选择和排序学习方法。与多分类特征选择问题中常用的组合方法不同,本文提出的方法能将一个有序分类问题转化为一个两分类问题,从整体上选择最有效的特征。同时与已有的Ranking SVM相比,该方法在转换过程中学习样本的数量只有线性级的增长,从而大大提高了检索的速度。在人工数据集和标准的文本分类数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法能较好地解决文本检索中的特征选择和排序问题。