特征选择中B&B算法的改进及比较研究

摘要：

B&B(Branch & Bound)算法是特征选择中的一种全局最优算法,但是该算法固有缺点是运行时间太长.从原理上分析了这种算法及其各种改进的优缺点,并在此基础上提出了一种改进算法,实验证明该改进较之各种B&B算法有更好的运行效率.

关键词： Branch & Bound 特征选择 最小解决树 全局最优 机器学习

作者: 王振晓 杨杰

作者单位: 上海交通大学图像处理与模式识别研究所(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2002年全国光电技术学术交流会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 137-143

在线出版日期: 2002-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）