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高維小樣本分類問題中特征選擇研究綜述

大小:1.12 MB 人氣:0 2017-11-27 需要積分:3

  隨著生物信息學、基因表達譜微陣列、圖像識別等技術的發展,高維小樣本分類問題成為數據挖掘(包括機器學習、模式識別)中的一項挑戰性任務,容易引發“維數災難”和過擬合問題。針對這個問題,特征選擇可以有效避免維數災難,提升分類模型泛化能力,成為研究的熱點,有必要對國內外高維小樣本特征選擇主要研究情況進行綜述。首先分析了高維小樣本特征選擇問題的本質;其次,根據其算法的本質區別,重點對高維小樣本數據的特征選擇方法進行分類剖析和比較;最后對高維小樣本特征選擇研究面臨的挑戰以及研究方向作了展望。

高維小樣本分類問題中特征選擇研究綜述

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