【摘 要】
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特征子集选取是一种在模式识别和分类问题中应用非常广泛的有效方法,目的是在分类和模式识别问题中通过减少特征空间的维数,降低计算复杂度,提高分类识别的计算速度和分类准
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特征子集选取是一种在模式识别和分类问题中应用非常广泛的有效方法,目的是在分类和模式识别问题中通过减少特征空间的维数,降低计算复杂度,提高分类识别的计算速度和分类准确率。最优模糊值特征子集选取OFFSS(Optimal Fuzzy-valued Feature Subset Selection)适用于数据库中示例只分为正反两类的特征子集选取问题,而不适用于多类的特征子集选取问题。本文采用两种方法对OFFSS 算法进行了改进,使其可以适用于包含多个类的示例集,即多类最优模糊值特征子集选取MOFFSS(Multi-class Optimal Fuzzy-valued Feature Subset Selection),并且,在选取第一个最优特征的时候引入了信息熵的方法,降低了算法的计算复杂度。最后,利用选取的特征子集构造模糊决策树,实验数据说明这两种改进算法是简便可行的。
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