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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 程序算法 » 【求助】目前比较好的前沿特征选择方法有哪些？？
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christina1st

木虫 (正式写手)

[交流] 【求助】目前比较好的前沿特征选择方法有哪些？？ 已有7人参与

如题，请高手指教，目前比较好的特征选择方法有哪几种啊？？谢谢
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1楼 2010-04-26 09:12:59
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christina1st

木虫 (正式写手)
在线等啊
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2楼2010-04-26 15:39:40
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jiangbo587

木虫 (正式写手)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
adaboost
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3楼2010-04-26 15:56:06
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wullww

至尊木虫 (文坛精英)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
线性，非线性的都有一些成熟的方法。楼主可以先看看一些多元统计书
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4楼2010-04-26 19:06:55
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DeeDee

木虫 (著名写手)

水娃娃
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=306143
看这篇文章
也许对你有启发
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5楼2010-04-26 21:35:22
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shengcdxz

新虫 (初入文坛)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
可以用模糊粗糙集进行特征选择
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6楼2010-06-01 09:43:44
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absoluty

金虫 (正式写手)
★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
无奈的云(金币+2):很详实的解释~~ 2010-06-01 10:04:25
粗糙集理论中的属性约简是一种较有效的特征选择方法,算法很多,其中包括很多启发式的算法,唯一的一个缺点:它是要求有一个预处理对数据,那就是数据离散化,也就是他只能处理离散数据,后来哈工大的胡清华提出了基于领域的特征选择,这是一种对传统粗糙集理论的一种扩展,使其能处理数值数据,不需要离散化,你可以看看,如果你是要求从原有特征中提取部分特征,你可以看看上述关于粗糙集的论文,如果你的要求更加宽泛,你可以看看一下特征提取方法,它们不同于特征选择,但是能做到约简特征,但是它们是重新构造一些新的特征,比如你可以看看PCA方法,LE方法,MDS等降维方法,目前比较流行的就是流形学习和主成分分析(PCA)

[ Last edited by absoluty on 2010-6-1 at 10:06 ]
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7楼2010-06-01 10:00:06
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lxc85

铜虫 (初入文坛)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
内容已删除
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8楼2014-09-28 09:09:00
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