期刊文章详细信息
高维数据特征降维研究综述
Survey on feature dimension reduction for high-dimensional data
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北京大学视觉与听觉信息处理实验室
年 份：2008
卷 号：25
期 号：9
起止页码：2601-2606
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊
摘 要：特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个核心问题。综述国际上关于特征降维的研究成果,总结并提出了较完备的特征降维模型定义;通过列举解决特征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展趋势。
关 键 词：降维 机器学习 特征选择 特征抽取 评估准则
分 类 号：TP181]
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