【摘 要】
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特征子集选取在机器学习,数据挖掘和模式识别领域起着很重要的作用。OFFSS (Optimal Fuzzy-valued Feature Subset Selection)是一种新的模糊值特征选取的方法,是基于两类事
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特征子集选取在机器学习,数据挖掘和模式识别领域起着很重要的作用。OFFSS (Optimal Fuzzy-valued Feature Subset Selection)是一种新的模糊值特征选取的方法,是基于两类事例集合的重叠程度来选取特征空间中最优特征子集。和其他特征子集选取方法如OFEI,FQI,MIFS 相比,OFFSS 虽然在训练,测试精度上没有明显的优势,但是却有相对较低的计算复杂度。由于OFFSS 中的重叠度是建立在某一个确定的相似性度量公式之上,所以不同的相似性度量公式会导致不同特征子集的产生。在三角隶属函数的基础上,对于相同的数据,本文讨论了不同相似性度量公式在OFFSS 的重叠度,所抽取的特征子集,抽取后的特征子集用于分类的准确性之间的关系。在此基础上,找到一个比较适合OFFSS 算法的相似性度量公式。
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