Dispersion and Correlation
作者： 张俊[1];张凯[1];林单[2];陈亚军[1]
作者机构： [1]西华师范大学计算机学院,四川南充637100;[2]川北医学院临床学院,四川南充637300
出版物刊名： 内江师范学院学报页码： 46-50页年卷期： 2019年 第10期
主题词： 特征选择;机器学习;离散度;关联度;模式分类
摘要：通过在离散度值的计算之上增加相关性计算,改进了只依靠离散度计算产生的数据理解能力的不足.在UCI开源数据集、医学临床数据集上的实验证明,改进的特征选择方法具有比单纯的ISD算法具更高的微平均以及宏平均值,能够找到具有较大意义的特征.
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