%0 Journal Article
%T Feature selection method based on Fisher criterion and feature clustering<br>基于Fisher准则和特征聚类的特征选择
%A WANG Sa
%A ZHENG Lian
%A <br>王飒
%A 郑链
%J 计算机应用
%D 2007
%I 
%X 特征选择是机器学习和模式识别等领域的重要问题之一。针对高维数据，提出了一种基于Fisher准则和特征聚类的特征选择方法。首先基于Fisher准则，预选出鉴别性能较强的特征子集，然后在预选所得到的特征子集上对特征进行分层聚类，从而最终达到去除不相关和冗余特征的目的。实验结果表明该方法是一种有效的特征选择方法。
%K feature selection
%K Fisher criterion
%K feature clustering<br>特征选择
%K Fisher准则
%K 特征聚类
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=831E194C147C78FAAFCC50BC7ADD1732&aid=DFAC6708F07266A11A2CF6CC1205BA2C&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=DB817633AA4F79B9&iid=708DD6B15D2464E8&sid=4F1F993A6CC458B6&eid=6441F64489A9CB62&journal_id=1001-9081&journal_name=计算机应用&referenced_num=1&reference_num=6