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    张 俊, 张 凯, 林 单, 陈亚军. 一种基于离散度及相关性改进的特征选择方法[J]. 内江师范学院学报, 2019, (10): 46-50. DOI:10.13603/j.cnki.51-1621/z.2019.10.009
    引用本文: 张 俊, 张 凯, 林 单, 陈亚军. 一种基于离散度及相关性改进的特征选择方法[J]. 内江师范学院学报, 2019, (10): 46-50.DOI:10.13603/j.cnki.51-1621/z.2019.10.009
    shu

    一种基于离散度及相关性改进的特征选择方法

      摘要
    • 摘要:通过在离散度值的计算之上增加相关性计算,改进了只依靠离散度计算产生的数据理解能力的不足.在UCI开源数据集、医学临床数据集上的实验证明,改进的特征选择方法具有比单纯的ISD算法具更高的微平均以及宏平均值,能够找到具有较大意义的特征.

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