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一種基于信息增益及遺傳算法的特征選擇算法

特征選擇是模式識別及數據挖掘等領域的重要問題之一。針對高維數據對象,特征選擇一方面可以提高分類精度和效率,另一方面可以找出富含信息的特征子集。針對此問題,本文提出一種綜合了filter模型及wrapper模型的特征選擇方法,首先基于特征之間的信息增益進行特征分組及篩選,然后針對經過篩選而精簡的特征子集采用遺傳算法進行隨機搜索,并采用感知器模型的分類錯誤率作為評價

一種基于信息增益及遺傳算法的特征選擇算法

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