文件名称:
逻辑局部超平面救济：一种用于分类的特征加权方法
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：基于救济的算法由于其低的计算成本和高精度而被广泛用于特征选择。 但是，可用的基于救济的算法有其局限性。 为了进一步提高基于Relief的方法的性能，我们提出了一种基于Logistic迭代救济（LI-Relief）和局部超平面救济（LH-Relief）方法的新颖特征选择算法，称为Logistic基于局部超平面的Relief（ LLH-Relief）。 LLH-Relief使用局部学习来找到给定样本的邻居表示，并通过使用逻辑回归和ℓ1-范数正则项解决优化问题来学习特征权重。 为了证明LLH-Relief在监督学习中进行特征选择的有效性和有效性，我们对玩具和真实数据集进行了广泛的实验。 实验结果表明，LLH-Relief非常有前途。
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