【摘 要】
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该文在详细阐述了这一框架之后,对特征选择的两个关键问题进行了研究和实验对比,并对其中一部分算法做出了改进,进一步提高了算法的效率.该文的工作主要可以分为两大部分:对
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该文在详细阐述了这一框架之后,对特征选择的两个关键问题进行了研究和实验对比,并对其中一部分算法做出了改进,进一步提高了算法的效率.该文的工作主要可以分为两大部分:对于搜索算法的研究和对特征子集评价方式的研究.该文涉及了三种搜索算法:①Branch& Bound算法;②连续选择算法(SequentialSelectionAlgorithm);③浮动搜索算法( FloatingSearchAlgorithm).Branch & Bound算法是一种计算复杂度高的全局最优算法,该文详细比较了这种算法的各种不同版本,并提出了对于算法的一种改进,实验表明这种改进可以进一步降低算法的复杂度.连续选择算法和浮动搜索算法是两个次优的搜索算法.该文给出了三种搜索算法在同一个数据集上的实验结果,进行了比较.最后该文还研究了用分类正确率作为特征子集评价标准的方法,采用了决策树和支持向量机两种分类器.采用决策树的特征选择方法在人工数据集和实际数据集上取得了很好的效果,不仅降低了数据的维数,而且使决策树的分类正确率得到了显著提高,同时实验结果也在其他的分类算法上进行了验证.对于针对支持向量机的特征选择方法进行了初步研究.
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