基于SVM评价准则的高维数据混合特征选择算法

摘要：

　　近年来，特征选择的稳定性越来越受到关注，而集成方法是提高特征选择稳定性的常用方法之一。本文在之前工作的基础上，运用功能扰动的集成方法，对四种不同特征选择器的结果进行集成，以得到分类精度高且稳定性良好的特征子集。最后，在基因数据集上，跟原有算法进行大量的性能对比实验。实验结果表明新算法可以有效提高特征选择的稳定性和分类精度。

关键词： 高维数据 特征选择 稳定性 功能扰动 集成

作者: 鲍捷 杨明 何志芬

作者单位: 南京师范大学计算机科学与技术学院 210046

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届中国Agent理论与应用学术会议

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 1-8

在线出版日期: 2012-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）