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特征选择之relief-F的MATLAB实现

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  • 上传时间:2021-08-08
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  • 标      签: 图形和图像处理

资 源 简 介

Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的,可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度,敏感的特征能使同类样本靠近,非同类样本远离。基本思想是: 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R, 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本, 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本,则这个特征是有利于分类的,增加其权重,重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.

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