一种基于ls拟合判别函数的svr特征选择算法

本文提出一种基于最小二乘（ls）拟合判别函数的svr特征选择算法（简称15特征选择法）。该算法采用了一个适合支持向量回归（svr）的新目标函数，并在特征子集选择中根据实验数据集冗余特征较少的特点，采用顺序后向选择算法。仿真实验表明，本方法与常用的降维方法pca和kpca相比有更好的效果。