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【作者】菅小艳,韩素青,崔彩霞
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【刊名】数据采集与处理
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【作者单位】太原师范学院计算机系
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【年份】2016
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【卷号】第31卷
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【期号】 第4期
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【页码】838-844
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【ISSN】1004-9037
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【关键词】特征选择 Relief算法 ReliefF算法 不平衡数据集
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【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...
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【文献类型】
期刊
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