基于粗糙集的特征选择方法的研究

上传：spark18667 浏览： 23 推荐： 0 文件：PDF 大小：240.45KB 上传时间：2019-05-28 03:23:49 版权申诉

文本按照一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术。文本分类是文本挖掘的基础。而特征选择又是文本分类中的核心．论文分析了以前特征选择方法中由于特征数目过多而造成分类时间和精度不高的缺点。提出了一种基于粗糙集的特征选择方法．其特点是以特征在文本分类中的重要性对特征进行选择

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2020-07-16 10:26

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论文研究基于聚类粗糙集的集成特征选择方法.pdf

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基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法

鉴于传统基因选择方法会选出大量冗余基因从而导致样本预测准确率较低,提出了一种基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法(Signal noise ration and the neighborhood

2021-04-18 07:00

基于粗糙集的特征选择与提取

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2019-05-28 03:23

基于粗糙集离散化的多频带脑电特征选择方法的研究

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2021-02-01 03:44

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已有的基于蚁群优化算法的特征选择方法是从随机点出发，寻找最优的特征组合。讨论和分析了粗糙集理论中的特征核思想，结合蚁群优化算法的全局寻优特点，以特征重要度作为启发式搜索信息，提出从特征核出发基于粗糙集

2019-09-20 10:52

论文研究_新的基于Laplacian的特征选择方法.pdf

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2020-07-16 04:53

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特征选择的方法

三种常用的特征选择算法卡方特征选择,互信息特征选择,信息增益特征选择(CHI,MI,IG)(Threekindsofcommonlyusedfeatureselectionalgorithm,CHI,

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新的特征选择方法特征子集选择

对于一个给定的待分类模式，特征选择要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集，以代表被分类的模式。对特征选择问题提出了基于一种特殊度量的特征选择方法，先通过对数据集的训练得到特殊的度量，然后用该度量对

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基于支持向量机的特征选择方法的研究与应用

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