论文研究 一种基于竞争获胜机制的特征选择方法 .pdf

针对传统分类方法的缺陷,提出了一种基于AdaBoost-SVM的流量方法。该方法利用K-L变换从大量冗余流量特征中遴选出少量本征特征,有效降低了算法的处理复杂度;应用AdaBoost机制将一次分类过程

在各种特征选择方法中，Lasso的方法取得了广泛的研究和应用。然而，利用Lasso进行特征选择的一个主要缺点是只考虑了样本和类标签之间的相关性，却忽略了样本自身的内在关联信息，而这些信息有助于诱导出更

LTE-A的一种中继选择方案，夏秋璐，，中继技术成为LTE-Advanced系统的一个研究热点。文章首先介绍了中继的分类方法以及将中继应用于LTE-Advanced系统所面临的问题。此后，对方

核选择问题是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）建模中的一个关键问题，虽然支持向量机具有良好的泛化性能，但其性能受核函数的影响比较明显，而对于一个给定问题，选择合适的核函

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