基于特征选择和聚类的分类算法

摘要：

针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题,提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法,该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理,将分类中冗余的特征去除.利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验,实验结果表明,该方法可有效筛选影响分类的特征,进而提高分类准确率.

关键词：特征选择、聚类、分类、支持向量机

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61303132;国家留学基金201308220163;教育部国际合作科研项目Z2011138;吉林省自然科学基金20101523;吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目2014142;吉林省教育厅"十三五"科学技术研究项目JJKH20181041KJ;吉林省教育厅"十三五"规划项目2016349

在线出版日期：2018-05-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：395-398