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基于相关性分析及遗传算法的高维数据特征选择
任江涛; 黄焕宇; 孙婧昊; 印鉴
计算机应用
特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。针对高维数据对象，特征选择一方面可以提高分类精度和效率，另一方面可以找出富含信息的特征子集。针对此问题，提出了一种综合了filter模型及wrapper模型的特征选择方法，首先基于特征与类别标签的相关性分析进行特征筛选，只保留与类别标签具有较强相关性的特征，然后针对经过筛选而精简的特征子集采用遗传算法进行随机搜索，并采用感知器模型的分类错误率作为评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好的线性可分离性的特征子集，从而实现降维并提高分类精度。
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