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基于核化模糊粗糙集的光谱特征选择方法( A Spectral Feature Selection Approach with Kernelized Fuzzy Rough Sets )
J Chen Y Lin JS Mi S Li W Ding
特征评价是在核化模糊粗糙集中构造特征选择算法的一个重要问题，已被证明是处理非线性分类任务和学习问题中不确定性的有效方法。然而，用核化模糊粗糙集构造的特征评价函数不能更好地反映样本之间的亲和力关系，而且耗时较长。为了克服这些缺点，本文基于谱图理论，研究了核化模糊粗糙集的特征选择问题。首先，利用核化模糊逼近算子构造类内和类间样本相似矩阵。在样本相似矩阵的基础上，引入了两种能够捕捉样本亲和力关系的算子。所提出的算子可以看作是加权核化模糊逼近算子的和。其次，基于比值准则，提出了一个特征评价函数及其相应的特征选择算法FRKF，该算法能够有效地评价特征的重要性。第三，为了说明该算法的性能，对FRKF和其他常用的特征选择方法进行了广泛的实验比较，包括特征排序方法和特征子集选择方法在各种分类任务中的应用。在真实数据集上的实验结果表明，FRKF在鲁棒性、效率和有效性方面都达到了较高的性能。
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