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基于ISE的核密度估计和随机置换的单一或协同特征的选择方法特征选择核密度估计平方误差随机置换 2015/5/18

针对数据的特征存在单一和协同特征的选择问题, 基于平方误差标准核密度估计和随机置换理论, 首先提出一种针对单一特征的特征选择方法(FSKDE-RP); 然后, 针对协同特征的情况, 通过拓展随机置换理论, 提出多维协同特征选择算法(SFSKDE-MRP), 并利用核神经网络(KNN) 分类器的分类精度选择最优特征子集. 在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明了所提出算法的有效性.