【摘 要】
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针对现有无监督特征选择算法所选特征分类准确率不高的缺陷,提出两种新的无监督特征选择算法EDPFS（unsupervised Feature Selection algorithm based on Exponential Density
【基金项目】
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陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24);国家自然科学基金(31372250);中央高校基本科研业务费专项资金(GK201503067,2016CSY009)
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针对现有无监督特征选择算法所选特征分类准确率不高的缺陷,提出两种新的无监督特征选择算法EDPFS（unsupervised Feature Selection algorithm based on Exponential Density Peaks）和RDPFS（unsupervised Feature Selection algorithm based on the Reciprocal Density Peaks）.该两算法提出特征密度与特征距离的概念,并以此定义特征代表性与特征区分度,特征代表性越高
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