基于图的特征选择算法综述

发布时间：2018-08-23 20:18

【摘要】：特征选择作为数据处理的预步骤成为近年来的研究热点.借鉴图的方法,可认为重要的特征应该具有使同类样本更加聚集在同类之中,而使非同类样本间的间隔应该尽可能大的特点.首先详细介绍了当前常用的基于图的特征选择算法,并对其进行了分类比较;接着给出了当前基于图的特征选择算法存在的问题;最后指出了基于图的特征选择算法的研究趋势.
[Abstract]:Feature selection as a pre-step in data processing has become a hot research topic in recent years. By drawing on the method of graph, it can be concluded that the important features should have the characteristics of making the similar samples gather more in the same class, and that the interval between the non-similar samples should be as large as possible. First of all, this paper introduces the commonly used graph-based feature selection algorithms in detail, and compares them with each other, and then gives the problems of the current graph-based feature selection algorithms. Finally, the research trend of graph-based feature selection algorithm is pointed out.
【作者单位】： 厦门大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(20090451384)
【分类号】：O157.5

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3 周p，

本文编号：2199810