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数据挖掘对象是大型数据库中的海量数据,而数据库中记录包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了数据挖掘性能,增加了算法复杂性,因此,特征子集选择问题成为数据挖掘领域中的重要研究课题。该文根据过滤法思想,提出了基于遗传算法的特征子集选择算法,实验证明该算法获得了良好的收敛性和稳定性。
基于遗传算法的特征子集选择
【摘 要】
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数据挖掘对象是大型数据库中的海量数据,而数据库中记录包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了数据挖掘性能,增加了算法复杂性,因此,特征子集选择问题成为数据
【机 构】
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重庆大学计算机科学与工程学院,重庆大学计算机科学与工程学院,重庆大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2003年06期
【基金项目】
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重庆市科技计划基金资助项目
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