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王文军

作品数：1 被引量：25H指数：1
供职机构：第四军医大学更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇RELIEF...

机构

  • 1篇第四军医大学
  • 1篇空军工程大学

作者

  • 1篇毕凯
  • 1篇王晓丹
  • 1篇王文军
  • 1篇蒋玉娇

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于PCA和ReliefF的特征选择方法被引量：25
2010年
如何减少样本的训练测试时间、提高分类精度是有效特征选择方法研究的重要方面。提出了一种结合PCA和ReliefF的特征选择算法。该算法选择出了最具有代表性的特征,构成有效特征子集,实现了特征降维。同时,较PCA-GA方法,该算法具有简单、快速等优点。利用标准数据集进行的实验结果表明,文中算法是可行的、有效的,为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法。
蒋玉娇王晓丹王文军毕凯
关键词：主成分分析支持向量机
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共1页<1>
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