OFFSS算法的改進及實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、特征子集選擇FSS(FeatureSubsetSelection)是機器學習和模式識別中非常困難而有意義的一個問題，其目的是為了減少用于分類或識別問題中的特征數(shù)量，以提高學習算法的效率和準確度?，F(xiàn)有的屬性選擇研究大多都集中于特征值是實型或符號型事例，研究模糊值特征子集選擇及其計算復雜性的比較少。最優(yōu)模糊特征子集選取OFFSS(OptimalFuzzy-ValuedFeatureSubsetSelection)是一種用模糊擴張矩陣進行最優(yōu)

2、特征子集選擇的方法。OFFSS通過計算正例集合和反例集合的覆蓋程度OV得到一個閾值T。OFFSS問題就是在屬性值為模糊值的特征全集FS中，尋找一個特征子集S*，使S*是在OV≤T的情況下，F(xiàn)S的最小子集。 本文提出了一種基于underT元素流失率的OFFSS改進算法，提高了OFFSS算法的特征選擇效果，并應用面向對象的軟件設計技術實現(xiàn)了基于GUI的OFFSS系統(tǒng)。在大量實驗的基礎上，驗證了基于underT元素流失率的OFFSS算

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