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提出一种新颖的基于空间覆盖的半监督特征选择方法。该算法同时利用已标签数据与未标签数据进行特征选择,各特征的相关性大小由其在不同簇中的覆盖程度衡量。在公共数据集和毒性数据集上的实验表明,该方法在改善学习精度上有很好的应用前景。
基于空间覆盖的半监督特征选择方法
【摘 要】
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提出一种新颖的基于空间覆盖的半监督特征选择方法。该算法同时利用已标签数据与未标签数据进行特征选择,各特征的相关性大小由其在不同簇中的覆盖程度衡量。在公共数据集和
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院,福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年08期
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