| 基于迹比准则与+L-R方法的特征选择算法 |
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| 引用本文： | 冯宗翰,吴小俊. 基于迹比准则与+L-R方法的特征选择算法[J]. 计算机工程, 2011, 37(17): 136-139 |
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| 作者姓名： | 冯宗翰 吴小俊 |
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| 作者单位： | 江南大学计算机科学与工程系,扛苏无锡,214122 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60572034,60973094); 江苏省自然科学基金资助项目(BK2006081); 2006年教育部新世纪优秀人才计划基金资助项目(NCET-06-0487); 江南大学创新团队研究计划基金资助项目(JNIRT0702) |
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| 摘 要： | 提出一种将迹比准则和基于错分区域的+L-R方法相结合的特征选择算法.该算法使用迹比算法得到优秀特征子集,对分类产生的错分区域进行+L-R选择得到新特征,新特征可以区分之前被错分的数据,从而降低错分率.采用+L-R算法降低数据冗余.实验结果表明,该算法有效改进迹比准则特征选择算法,同时降低错分率.
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| 关 键 词： | 错分区域 迹比准则 特征选择 机器学习 模式识别 |
| 收稿时间： | 2011-02-25 |
Feature Selection Algorithm Based on Trace Ratio Criterion and +L-R Method |
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| FENG Zong-han,wU Xiao-jun. Feature Selection Algorithm Based on Trace Ratio Criterion and +L-R Method[J]. Computer Engineering, 2011, 37(17): 136-139 |
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| Authors: | FENG Zong-han wU Xiao-jun |
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| Affiliation: | FENG Zong-han,WU Xiao-jun(Department of Computer Science and Technology,Jiangnan University,Wuxi 214122,China) |
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| Abstract: | A new +L-R feature selection algorithm is proposed which combines trace ratio criterion selection and +L-R method based on error region,it uses trace ratio selection to obtain a optimal subset and uses error region by +L-R selection to get a new feature which can classify error sample efficiently in the region of error samples and error classification rate can be decreased efficiently.Using +L-R algorithm can reduce data redundancy.Experimental results show that the proposed algorithm improves trace ratio c... |
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| Keywords: | error region trace ratio criterion feature selection machine learning pattern recognition |
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