论文部分内容阅读
基于邻域粗糙集的特征选择算法无法评价特征与样本之间的相互关系,为此,通过融合基于大间隔获得样本对特征的评价准则,提出了基于加权正域的特征选择算法。该算法有效地实现了特征对样本的区分能力与样本对特征的贡献程度的综合利用。在UCI数据集和5个高维小样本数据集上的实验结果表明,相比传统的单准则评价的特征选择方法,该方法不仅能有效地提高特征选择的分类性能,而且更加有利于处理高维小样本数据集。