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Keywords: 特征选择,线性判别分析,分类
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?提出一种新颖的基于特征抽取的特征选择方法,将特征选择问题建模为在子空间中的搜索问题,采用线形判别分析(lda)的投影思想,对lda施加一定的限制将其转换为对子空间的搜索优化问题,从而通过解lda的优化问题得到特征选择的解,进一步把特征选择问题推导简化为对特征的评分和排序过程。通过在uci机器学习库和reuters-21578文本数据集上的实验,验证了该方法以较少的特征获得了比全部特征更好的分类结果。
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