【摘 要】
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已有基于支持向量数据描述的特征选择方法计算量较大,导致特征选择的时间过长。针对此问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述的特征选择算法。新方法的特征选择是通过超球
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州大学计算机信息处理技术省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373093,61033013);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011284,BK201222725,BK20140008);江苏省高校自然科学研究基金资助项目(13KJA520001)
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已有基于支持向量数据描述的特征选择方法计算量较大,导致特征选择的时间过长。针对此问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述的特征选择算法。新方法的特征选择是通过超球体球心方向上的能量大小来决定且采用了递归特征消除方式来逐渐剔除掉冗余特征。在Leukemia数据集上的实验结果表明,新方法能够进行快速的特征选择,且所选择的特征对后续的分类是有效的。
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