針對SVM法線特征篩選算法僅考慮法線對特征篩選的貢獻(xiàn),而忽略了特征分布對特征篩選的貢獻(xiàn)的不足,在對SVM法線算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,基于特征在正、負(fù)例中出現(xiàn)概率的不同提出了加權(quán)SVM法線算法,該算法考慮到了法線和特征的分布.通過試驗(yàn)可以看出,在使用較小的特征空間時,與SVM法線算法和信息增益算法相比,加權(quán)SVM法線算法具有更好的特征篩選性能.
標(biāo)簽：
SVM
特征
算法
篩選
上傳時間：
2016-03-19
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