【摘要】：特征選擇作為數(shù)據(jù)處理的預(yù)步驟成為近年來的研究熱點.借鑒圖的方法,可認為重要的特征應(yīng)該具有使同類樣本更加聚集在同類之中,而使非同類樣本間的間隔應(yīng)該盡可能大的特點.首先詳細介紹了當前常用的基于圖的特征選擇算法,并對其進行了分類比較;接著給出了當前基于圖的特征選擇算法存在的問題;最后指出了基于圖的特征選擇算法的研究趨勢.
[Abstract]:Feature selection as a pre-step in data processing has become a hot research topic in recent years. By drawing on the method of graph, it can be concluded that the important features should have the characteristics of making the similar samples gather more in the same class, and that the interval between the non-similar samples should be as large as possible. First of all, this paper introduces the commonly used graph-based feature selection algorithms in detail, and compares them with each other, and then gives the problems of the current graph-based feature selection algorithms. Finally, the research trend of graph-based feature selection algorithm is pointed out.
【作者單位】： 廈門大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金資助項目(20090451384)
【分類號】：O157.5

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9 ;[J];;年期

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3 周p，

本文編號：2199810