文本常见特征选择工具

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基于SVM进行特征选择。利用了凸优化方法。

提出了一种基于遗传算法的特征选择方法.首先提取了反映目标和杂波虚警差异的八个特征,分别是:四个空间边界属性特征,一个分形维数特征和三个对比度特征

本资源是matlab特征选择的特征选择函数库，包含大量的特征选择所需的源码，包括 relieff， ILFS等，需要的可以下载，此版本带有license。

(1)什么是特征选择特征选择(FeatureSelection)也称特征子集选择(FeatureSubsetSelection,FSS)，或属性选择(AttributeSelection)，是指从全部

集成学习和特征选择是当前机器学习领域中的研究热点. 集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度, 从而提高个体学习器的泛化能力, 特征选择应用到集成学习可进一步提高集成学习技术的效果

采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心形成的距离和夹角对步态特征进行描述

提出一种基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择方法. 有效地降低了特征空间的维数, 提高了分类准确率. 实验验证了该方法的有效性.

针对二类支持向量机分类器在隐秘图像检测中训练步骤复杂与推广性弱的缺点，提出了一种新的基于遗传算法和一类支 持向量机的隐秘图像检测方案

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