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基于分割策略的特征选择算法 预览
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作者 焦娜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期43-46,共4页
特征选择是粗糙集理论中最基本、最重要的研究内容之一。已有的大多数特征选择算法对小规模数据表较为有效。在信息时代,数据表的规模越来越大,传统的特征选择方法对于大规模数据表的计算效率非常低。因此,文中引入分割策略的思想,... 特征选择是粗糙集理论中最基本、最重要的研究内容之一。已有的大多数特征选择算法对小规模数据表较为有效。在信息时代,数据表的规模越来越大,传统的特征选择方法对于大规模数据表的计算效率非常低。因此,文中引入分割策略的思想,将大规模数据表分割成若干个较小规模的数据表,然后通过合并所得结果来解决原数据表的特征选择问题。在标准数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 特征选择 分割 核表 冗余表 粗糙集理论
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