FCBF特征选择算法

目 录 1.绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 相关文献综述 3 1.3 主要研究内容 6 1.4 论文组织结构 6 2.理论基础 8 2.1 特征选择 8 2.2 数据分类与特征选择 9

资源整理了特征工程中的三种特征选择的方法及实现方式

为了选择有关极高维问题的信息特征,本文提出了一种采样方案,以提高最近开发的特征生成机(FGM)的效率。 请注意,在FGM中,应采用时间复杂度来按特征的分数对特征进行排序。 当m非常大时,例如m>

文章目录前言1.数据集选择2.feature-selector用法3.具有高missing-values百分比的特征4.具有高相关性的特征5.对模型预测结果无贡献的特征6.对模型预测结果只有很小贡献的

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量

针对统计最优样本大小算法在确定大数据集，尤其是高维数据集抽样样本大小时的执行效率较低，以及高维数据集中每一维属性的重要性不同且可能存在冗余属性，提出一种基于特征选择的统计最优样本大小算法。该算法基于熵

针对高维数入侵检测数据集中信息冗余导致入侵检测算法处理速度慢的问题，提出了一种基于粒子群优化的入侵特征选择算法，通过分析网络入侵数据特征之间的相关性，可使粒子群优化算法在所有特征空间中优化搜索，自主选

典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛，效率低，针对这些问题，提出一种基于特征选择的智能化分组遗传算法，利用特征选择原理和分组优化思想对进化过程中的基因进行智能分组的遗传操作，在适应度函数中

在入侵检测系统中,分类器所选取的特征对系统的性能有很大的影响,大量冗余和不相关特征的存在会降低系统的正确性和实时性,因此如何选取出最优特征组合成为研究的热点问题。在研究当前各种特征选择方法的基础上,提

数据挖掘中的特征选择算法综述及基于?WEKA?的性能比较 陈良龙 湖南大学信息科学与工程学院 摘要自进入?21?世纪以来随着信息技术的飞速发展产生了海量的具有潜在 应用价值的数据将这些数据转换成有用的