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基于Relief的组合式特征选择 总被引：15，自引：0，他引：15
ReliefF是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但该方法一大缺点是不能辨别冗余特征．提出两种基于Relief的组合式特征选择算法：ReCorre和ReSBSW,这两种算法均首先利用ReliefF算法过滤掉无关特征,然后分别采用相关分析(Correlation)以及顺序后向搜索(SBS)的Wrapper算法去除冗余特征．在实际数据集以及人造数据集上进行了实验,分析比较了Relief,ReCorre以及ReSBSW算法的性能．实验结果得出如下结论：ReliefF方法对无关特征较多的数据集能够很好的降维,但对于实际数据中特征间关系较复杂的情况,只能去掉很少的无关特征,并会去除一部分相关特征,ReliefF不能处理冗余特征,ReCorre可以在ReliefF基础上去除大部分冗余特征．ReSBSW算法可得到较好的泛化性能,但算法计算量很高,不适合大规模数据集． 相似文献
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高校基本建设在学校发展中具有十分重要的地位和作用,科学发展观赋予发展以新的内涵.只有对高校基建工作重新定位,走社会化市场之路,才能更好地服务学校发展,服务社会建设. 相似文献
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通过消化吸收美国ＣＥ公司６００ＭＷ，３００ＭＷ控制循环锅炉的设计原理，在总结实际设计经验和大量实践数据基础上,阐述了亚临界自然循环锅炉内部设备的布置方法和原理，并对相关分离设备的结构及性能进行了原理性介绍。 相似文献
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