计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (23): 49-51.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.23.014
陈启买,陈森平
CHEN Qi-mai,CHEN Sen-ping
摘要: 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种有效的分类方法,其学习本质是通过对偶问题求解原问题,但是它不能直接获得特征重要性。提出一种新的特征选取算法,实验表明,该特征选取算法与一般特征选取算法(如F-Score算法)相比,对同一测试数据集计算的结果具有相同的降序排列结果,而且有更好的特征刻画量化指标,分界线更明显,表明新的特征选取算法具有更佳的合理性。
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