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无监督学习环境下的特征选择往往无法取得像有监督学习环境下那样令人满意的效果。文章提出了一种无监督环境下特征选择的方法,能够根据特征之间的相关性对特征进行聚类,通过选择聚类中那些与该类内其他特征相关性最大的特征作为精简特征集,因此不需要进行特征空间的搜索,同时可以获得更有意义的分类信息。
无监督环境下基于聚类集成的特征选择
【摘 要】
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无监督学习环境下的特征选择往往无法取得像有监督学习环境下那样令人满意的效果。文章提出了一种无监督环境下特征选择的方法,能够根据特征之间的相关性对特征进行聚类,通过
【机 构】
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湖南商学院信息系湖南公安高等专科学校计算机系
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年09期
【基金项目】
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湖南省自然科学基于网络共同进化学习算法的网上银行非法交易自主识别系统研究(05JJ40118);湖南省教育厅科学研究项目:湖南省零售业顾客满意度评价模型的构建与应用研究(06C474)
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