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基于Nguyen的粗糙集和布尔推理离散化方法提出一种支持向量机特征选择算法，引入粗糙集的一致度指标控制离散化过程的信息损失，从而删除不相关与冗余的属性，而保留支持向量机所需分类信息。实验结果表明，所提算法提高了SVM分类器的预测精度，缩短了训练时间。
基于离散化的支持向量机特征选择
【摘 要】
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基于Nguyen的粗糙集和布尔推理离散化方法提出一种支持向量机特征选择算法，引入粗糙集的一致度指标控制离散化过程的信息损失，从而删除不相关与冗余的属性，而保留支持向量机所需
【机 构】
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上海交通大学自动化系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2006年11期
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