基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法
作者:吴水秀 曾庆鹏 王明文 江西师范大学计算机信息工程学院 南昌330027 南昌大学信息工程学院 南昌330031
摘要:计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征,并对数据进行归一化处理和主成分提取。实验将34个特征变量降维成10个主成分,大大减轻后续的分类器工作量,提高分类器的分类精度。
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