本文關(guān)鍵詞：基于密度聚類(lèi)和樣本加權(quán)信息熵的特征選擇算法　出處：《山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題.本文提出一種非監(jiān)督的特征選擇算法,稱(chēng)為基于密度聚類(lèi)和樣本加權(quán)信息熵的特征選擇算法(DCWIE).不同于傳統(tǒng)的基于信息熵的特征選擇算法,DCWIE使用一種加權(quán)的信息熵計(jì)算方法,增加對(duì)分類(lèi)貢獻(xiàn)大的樣本的權(quán)值,并通過(guò)與聚類(lèi)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文算法的有效性.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東省分布式計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61170145)
【分類(lèi)號(hào)】：TP181
【正文快照】： 1引言很多實(shí)際應(yīng)用中,比如人臉識(shí)別、信號(hào)處理、文本分類(lèi)等,數(shù)據(jù)的維數(shù)往往很高,且數(shù)據(jù)經(jīng)常含有不相關(guān)和冗余的特征,這些特征增加了機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的計(jì)算復(fù)雜性.為解決所謂的“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題[1],提高計(jì)算性能,一般要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理.特征選擇作為一種數(shù)據(jù)預(yù)處理方

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2 張仰森;曹元大;;最大熵建模方法中一種改進(jìn)的特征選擇算法[A];NCIRCS2004第一屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

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5 李文法;段m#毅;劉悅;孫春來(lái);;一種面向流分類(lèi)的特征選擇算法[A];第四屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2008年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 徐嬌;基于Hadoop的文本特征選擇算法的研究[D];蘭州大學(xué);2015年

2 朱艷玲;基于聚類(lèi)的多層特征選擇算法的研究與應(yīng)用[D];鄭州輕工業(yè)學(xué)院;2015年

3 周p，

本文編號(hào)：1308804