%0 Journal Article
%T 一种类内方差与相关度结合的特征选择算法
%A 张晓光
%A 孙正
%A 徐桂云
%A 阮殿旭
%J 哈尔滨工业大学学报
%P 132-136
%D 2011
%R 10.11918/j.issn.0367-6234.2011.03.027
%X 为了解决现有特征选择算法没有同时考虑特征之间以及特征与类别之间的相关性,且存在计算量大、适用范围窄等问题,从均方误差最小的分类训练准则出发,并借鉴线性鉴别分析的思想,提出了一种类内方差与相关度结合的特征选择算法,并使用核方法将其推广到可以解决非线性分类的特征选择问题.该算法不仅同时考虑了样本特征之间以及特征与分类标号之间的相关性,而且使得类内方差最小,有效地提高了分类器的性能.仿真实验表明:该算法适用于对特征数量多、特征相关性强的数据集进行特征选择,其选择的特征子集能够显著提高分类精度,具有较大的优越性.
%K 类内方差
%K 相关度
%K 特征选择
%K LDA
%K 分类
%U http://journal.hit.edu.cn/hitxb_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20110327&flag=1