基于相关性和冗余性分析的特征选择算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第11-19页 |
| ·数据预处理 | 第11-16页 |
| ·数据清理及规范化 | 第11-12页 |
| ·数据离散化 | 第12-13页 |
| ·特征选择 | 第13-16页 |
| ·聚类分析 | 第16-17页 |
| ·分类分析 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于特征组和遗传算法结合的特征选择方法 | 第19-34页 |
| ·对称不确定性 | 第20-21页 |
| ·特征分组 | 第21-23页 |
| ·特征组和GA结合 | 第23-28页 |
| ·编码及种群初始化 | 第24-26页 |
| ·适应度评估与选择 | 第26-27页 |
| ·交叉与变异运算 | 第27-28页 |
| ·实验与结果讨论 | 第28-33页 |
| ·数据集 | 第28-29页 |
| ·参数设置 | 第29-30页 |
| ·评价指标 | 第30-31页 |
| ·结果及讨论 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于动态相关性分析的前向特征选择方法 | 第34-47页 |
| ·多filter分数融合 | 第34-37页 |
| ·互信息 | 第35-36页 |
| ·F统计 | 第36页 |
| ·Relief-F | 第36-37页 |
| ·动态相关性策略 | 第37-38页 |
| ·DRFFS特征选择算法 | 第38-40页 |
| ·实验与讨论 | 第40-46页 |
| ·数据集 | 第40-41页 |
| ·参数设置 | 第41-42页 |
| ·评价指标 | 第42-43页 |
| ·结果及讨论 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
