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class
- 中文文本分类可以对已经分好词的文本进行分类,先自己导入数据,用libsvm中的svm进行分类和预测,特征用tfidf算法,还利用卡方检验进行了特征选择,可自行设定阈值-text mining
LDA
- 使用LDA算法做特征选择,介绍LDA算法原理以及推导过程,简单实例-Using LDA algorithm for feature selection, this paper introduces the LDA algorithm principle and derivation, a simple example
band-selection
- 基于图像对比度和波段相关性的波段选择算法,适用于高光谱图像的特征选择-Bands selection algorithm based on image contrast and correlation of bands for hyperspectral image feature selection
BaB
- 特征选择,提取的一种算法,B and B算法的简单描述-An algorithm of feature selection and extraction
Fisher-Score
- 机器学习算法, 使用Fisher score进行特征选择。-Machine learning algorithms, feature selection using Fisher score.
Bpes
- Bpes是基于特征提取和特征选择的算法,多用于已分类的数据集中的边界数据的检测,对于边界数据中的未分类数据及模糊数据具有很好的检测效果。可适用于分类器的构建。-Bpes is based on the feature extraction and feature selection algorithms, used to have more classification, the data of the boundary of the data set of unclassified data
Feature_selector_Matlab
- 基于粒子群算法的特征选择运算,可以提选出对分类有较大贡献率的特征-Based on Particle Swarm feature selection operations may elect to raise the contribution rate of a larger classification features
Relief
- Relief算法是一种特征权重算法,可以用于特征选择-Relief algorithm is a feature weighting algorithm,which can be used for feature selection
ACO-feature-selection
- 蚁群优化算法,可用于特征选择,适用于模式识别-Ant colony optimization algorithm can be used for feature selection for Pattern Recognition
code
- 1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高,体重,喜欢数学,喜欢文学,喜欢运动,喜欢模式识别共6个特征进行特征选择,并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器,并计算模型预测性能(包含SE,SP,ACC和AUC )。提示:可以用6位的0/1进行编码,适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
光流法运动估计OpticalFlow
- 利用openCV,首先得到图像中的强边界作为跟踪的特征点,调用函数,输入两幅连续的图像,并在第一幅图像里选择一组特征点,输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把结果过滤,去掉不好的特征点。把特征点的跟踪路径标示出来。(Using openCV, we use goodFeaturesToTrack function to get strong edges in the image as the feature point tracking, next to call calcOpticalFlow
ga_SVM_1
- 结合遗传算法和SVM,实现特征选择和SVM参数优化同时进行(Combining genetic algorithm and SVM, feature selection and SVM parameter optimization are carried out simultaneously)
UCI
- 里面含有连续型数据集,离散型数据集以及混合型数据集可以用于属性约简,特征选择等算法的实验仿真。以及直接导入weka软件。(It contains continuous data sets, discrete data sets and mixed data sets, and can be used for the experimental simulation of attribute reduction and feature selection algorithms. And import
svm_rfe
- 实现了SVM_RFE算法,进行特征选择并分类(Implementation of the SVM_RFE algorithm, feature selection and classification)
PCA_Monitoring
- PCA(principle component analysis)算法,可用于特征选择等,希望有帮助(principle component analysis)
distance
- 距离评估算法,用于高维特征集的特征选择,得到更好的分类模型(Distance evaluation algorithm is used for feature selection)
28 梁晏宾
- 1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高,体重,喜欢数学,喜欢文学,喜欢运动,喜欢模式识别共6个特征进行特征选择,并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器,并计算模型预测性能(包含SE,SP,ACC和AUC )。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
决策树与随机森林
- 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法:信息增益和ID3、C4.5、CART树,然后给出随机森林。 决策树中,最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征; 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树; 3. 决策树出现过拟合怎么办? 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割。(The understanding of decision tree and random
Kai-square_test
- 卡方检验的检测算法,使用C++编写,可用于特征选择和过滤。(Kai-square_test by C++ can be used for the features or filter.)
SVM
- 使用支持向量机进行特征选择的集成算法模型(Feature selection of support vector machines)