特征降维
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基于伪F统计量的属性特征降维方法研究
提出了一种基于伪F统计量的特征选择算法(FSPF)来对属性特征进行降维,评价输入特征的重要性程度.通过特征重要性累积比率,获取了最具有区分能力的特征组合.利用加权K最近邻、随机森林、人工神经网络、决策...

《东北师大学报(自然科学版)》 2020年01期关键词: "伪F统计量"," 特征降维"," 监督学习"," 分类预测" 收藏