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特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一，而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点．基于能量学习模型，分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理，对基于局部能量的特征排序结果进行集成，以提高算法的稳定性．在现实数据集上的实验结果表明集成特征选择可以有效提高算法的稳定性．
基于局部能量的集成特征选择
【摘 要】
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特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一，而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点．基于能量学习模型，分析了基于局部能量的特征选择方法并根据集成特征选择的原理，对
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学计算机学院
【出 处】
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南京大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年4期
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