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不平衡数据集上的Relief特征选择算法

  • 【获取途径】 超星期刊网
  • 【作者】菅小艳,韩素青,崔彩霞
  • 【刊名】数据采集与处理
  • 【作者单位】太原师范学院计算机系
  • 【年份】2016
  • 【卷号】第31卷
  • 【期号】 第4期
  • 【页码】838-844
  • 【ISSN】1004-9039
  • 【关键词】特征选择 Relief算法 ReliefF算法 不平衡数据集 
  • 【摘要】 Relief算法为系列特征选择方法,包括最早提出的Relief算法和后来拓展的ReliefF算法,核心思想是对分类贡献大的特征赋予较大的权值;特点是算法简单,运行效率高,因此有着广泛的应用。但直接将Relief算法应用于有干扰的数据集或不平衡数据集,效果并不理想。基于Relief算法,提出一种干扰数据特征选择算法,称为阈值-Relief算法,有效消除了干扰数据对分类结果的影响。结合K-means算法,提出两种不平衡数据集特征选择算法,分别称为K-means-ReliefF算法和K-means-R...
  • 【基金】国家自然科学基金
  • 【文献类型】 期刊
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