【摘 要】
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为降低特征维数并提高分类准确率,提出一种基于ReliefF算法、互信息和类可分性法的多评价准则融合特征选择方法。利用序关系分析法确定3种评价准则的重要性权值系数,按照多评
【基金项目】
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河南省自然科学基金项目(162300410095);河南省重点科技攻关基金项目(172102210039)
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为降低特征维数并提高分类准确率,提出一种基于ReliefF算法、互信息和类可分性法的多评价准则融合特征选择方法。利用序关系分析法确定3种评价准则的重要性权值系数,按照多评价准则融合模型获得特征重要性排序,通过支持向量机分类器实现最终特征选择。通过3个UCI标准数据集进行仿真实验,实验结果表明,和单准则的特征选择方法相比,该方法在保证良好鲁棒性的基础上,能够有效降低特征维数,具有更高的分类准确率。
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