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[1]张 俊,张 凯,林 单,等. 一种基于离散度及相关性改进的特征选择方法[J].内江师范学院学报(自然科学),2019,10:46-50.
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 一种基于离散度及相关性改进的特征选择方法(PDF)

《内江师范学院学报(自然科学)》[ISSN:1671-1785/CN:51-1521/Z]

期数:
2019年10期
页码:
46-50
栏目:
出版日期:
2019-10-25

文章信息/Info

Title:
-
文章编号:
1671-1785(2019)10-0046-05
作者:
 张 俊1 张 凯1 林 单2 陈亚军1*
1.西华师范大学
2.川北医学院
Author(s):
-
关键词:
 特征选择机器学习离散度关联度模式分类
Keywords:
-
分类号:
P315.69;G312
DOI:
10.13603/j.cnki.51-1621/z.2019.10.009
文献标识码:
A
摘要:
 通过在离散度值的计算之上增加相关性计算,改进了只依靠离散度计算产生的数据理解能力的不足.
在UCI开源数据集、医学临床数据集上的实验证明,改进的特征选择方法具有比单纯的ISD算法具更高的微平均
以及宏平均值,能够找到具有较大意义的特征.
Abstract:

参考文献/References

 
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备注/Memo

备注/Memo:
更新日期/Last Update: 2019-11-09