模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (2): 211-218    DOI:
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特征选择算法研究综述*
毛勇1,周晓波2,夏铮1,尹征1,孙优贤1
1.浙江大学 信息科学与工程学院 杭州 310027
2.哈佛大学 医学院 波士顿 美国 02115
A Survey for Study of Feature Selection Algorithms
MAO Yong1, ZHOU XiaoBo2, XIA Zheng1, Yin Zheng1, SUN YouXian1
1.College of Information Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027
2.Medical School, Harvard University, Boston 02115, USA

全文: PDF (440 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 特征选择是当前信息领域,尤其是模式识别领域的研究热点.本文从不同角度对特征选择算法进行分类,概述特征选择技术发展的各个分支及发展态势,指出理论研究和实际应用中所存在的一些困难和亟待解决的问题.然后从算法实用性角度出发,结合机器学习的观点,探讨应用支持向量机技术进行特征选择的研究发展思路.
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作者相关文章
毛勇
周晓波
夏铮
尹征
孙优贤
关键词 特征选择模式识别机器学习Wrapper方法    
Abstract:Feature selection is a hot topic in current information science, especially in the field of pattern recognition. In this paper, feature selection algorithms are classified from different points of view. Several embranchments of feature selection and the development situation are introduced. Some difficulties in the theoretic analysis and application are involved. From a practicality angle, using support vector machine to select features is considered as the research direction in machine learning.
Key wordsFeature Selection    Pattern Recognition    Machine Learning    Wrapper Method   
收稿日期: 2006-02-24     
ZTFLH: O235  
基金资助:国家973计划项目(No.2002CB312200)、国家自然科学基金项目(No.60574019、No.60474045)、浙江省科技计划重点项目(No. 2005C21087)和浙江省科技计划院士基金项目(No. 2005A100113)资助
作者简介: 毛勇,男,1979年生,博士,主要研究方向为模式识别与人工智能技术在医药信息学与生物信息学领域的应用.Email:ymao@iipc.zju.edu.cn.周晓波,男,1966年生,博士,主要研究方向为生物信息学与信号处理方法在面向药物开发与诊疗的高分辨率分子与细胞图像处理领域的应用.夏铮,男,1980年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别与人工智能技术在高分辨率分子与细胞图像处理的应用.尹征,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为统计模式识别方法在生物信息学领域的应用.孙优贤,男,1940年生,教授,博士生导师,院士,主要研究方向为控制理论及应用、复杂系统建模、控制与优化.
引用本文:   
毛勇,周晓波,夏铮,尹征,孙优贤. 特征选择算法研究综述*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(2): 211-218. MAO Yong , ZHOU XiaoBo , XIA Zheng , Yin Zheng , SUN YouXian. A Survey for Study of Feature Selection Algorithms. , 2007, 20(2): 211-218.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2007/V20/I2/211
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