| 基于特征选择的多侧面覆盖算法 |
| 吴涛[1,2] 张方方[2] |
| 关键词：覆盖算法 特征选择 多侧面递进 |
| 主要内容：多侧面覆盖算法对海量高维数据的分类采用分而治之的思想,依据分量差的绝对值和,选取部分属性构建不同样本子集的覆盖,降低了学习的复杂度,但初始属性集的选择依据经验或实验获得。为降低初始属性集选择的主观性和属性集调整的复杂性,利用Relief特征选择方法确定适合不同数据集的最优特征子集,构建了分层递阶的覆盖网络,并对实际数据集进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的精度和效率,可以有效地实现复杂问题的分类。 |
| 《计算机应用》 2011,31(5).-1318-1320 |
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