一种基于ReliefF评估和互补系数的特征选择算法
Filter特征选择算法具有通用性强、算法复杂度低的特点,但对某一个具体的分类器选择的特征子集也许并不是最优的;Wrapper方法与其相反,对特定的分类器可以找到最优的特征子集,但算法复杂度很高.研究一种Filter与Wrapper相结合的混合型算法.首先从特征对样本分类效果的角度提出互补系数的概念,然后基于ReliefF评估和互补系数,提出ReCom算法.实验证明,由ReCom算法得到的特征子集与ReliefF算法得到的特征子集相比具有更好的性能,并且与传统Wrapper方法相比,该算法大大降低了时间复杂度.
作 者： 苏映雪 付耀文 黎湘 SU Ying-xue FU Yao-wen LI Xiang 作者单位： 国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室,长沙410073 刊 名： 电光与控制 ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 2007 14(3) 分类号： V271.4 TP391.4 关键词： 特征选择 ReliefF 互补系数