基于支持向量机的特征选择
葛敏敏
范丽亚
1.聊城大学数学科学学院,山东聊城,2520592.聊城大学数学科学学院,山东聊城,252059
摘要：主要研究了基于支持向量机的特征选择方法——特征权法，通过对两组数据进行试验，说明了特征权法在分类效果上优于F-得分法和支持向量机．
关键词：特征选择特征权法F-得分法支持向量机错分率
分类号：O241(计算数学)
资助基金：国家自然科学基金(10871226)山东省自然科学基金(ZR2009AL006)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 18-22,27 )
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