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Srinivas_Mukkamala
- 两种SVM特征选择方法，用PPT详细的阐述了作者的思路和实验情况，非常清除明白。-two feature selection method, the PPT detailed descr iption of the author's ideas and experiments, understand very clear.
ReliefTest.rar
- reliefF特征选择算法使用c语言实现的,reliefF feature selection algorithm to achieve the use of c language
SVMpreprocess
- 实现了文档预处理，特征选择，特征权值计算，用于SVM分类器-To achieve a document preprocessing, feature selection, feature weight calculation for the SVM classifier
gfhgfhgf
- 人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
kfcfk
- 特征的选择与提取 模式识别 统计分量 排序-Feature selection and extraction of statistical pattern recognition component to sort
pattern-recognition-simulation
- 用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果，-It s the simulations about linear classification ,Bayesian ,Parzen and KNN of pattern recognition .And ,It gives the results.
VBSecondDevelop
- 张继春老师的二次开发书中关于VB进行二次开发的例子，一共四个程序，有齿轮的参数化，特征选择和尺寸显示等内容。-ZHANG Jichun Teacher of the secondary development of a second book about the development of VB example, a total of four procedures, there is gear parametric, feature selection and size of display
mboxplot
- 自己在进行分类时写的用于多变量分布浏览，特征选择的函数，可快速查看各特征分布情况，便于后续特征选择-use to display character value
face
- 完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、 人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表 情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题，并提出了一些改进的方法，同时 进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
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- 基于WEKA平台的文本聚类研究与实现 文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支，是聚类方法在文本处理领域的应用。本文对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结，利用文本语料库，基于数据挖掘工具研究并实现了文本聚类的过程。本文首先给出了文本聚类的思想和过程，回顾了文本聚类领域的已有成果，列举了文本聚类领域在特征表示、特征提取等方面的基础研究工作。另外，本文回顾了现有的文本聚类算法，以及常用的文本聚类效果评价指标。在研究了已有成果的基础上，本文利用20 Newsgroup文本语料库，
pcaica
- pca与ica相结合的特征选择,进行主成分分析以后，再对所得特征进行独立成分分析-the combination of pca and ica for feature selection，after Principal component analysis, the resulting characteristics is has a independent component analysis
dataset_603551
- 文件为为本分类器，可以实现切词、特征选择、权重计算等功能-File as classifier, can be achieved segmentation, feature selection, the weight calculation function
DF
- 文件为DF特征选择的代码实现，用java编写，欢迎大家下载-File DF feature selection code, written in java, welcome to download
Single-Pass
- 改进Single-Pass聚类算法,包括分词、tfidf计算、卡方检验特征选择-Improved Single-Pass Clustering Algorithm
特征提取程序
- 特征提取，随机森林实现特征重要性排序，用python实现(Feature extraction and classification of characteristic importance in random forest)
基于极限学习G-score
- G-score是一个特征排序的准则，极限学习机结合G-score是一种filter+wrapper的混合特征选择算法(G-score is a criterion of feature sorting. Limit learning machine combined with G-score is a hybrid feature selection algorithm of filter+wrapper)
降维与特征选择
- 在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。 对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。很多人都以为特征降维和特征选择的目的都是使数据的维数降低，所以以为它们是一样的，曾经我也这么以为，这个概念上的误区也就导致了我后面对问题的认识不够深入。后来得到老师的指点才彻底搞清楚了两者的关系，现总结出来与大家分享。(Feature reduction and feature sele
REC-FSA-master
- 利用信息熵聚类对故障多特征量进行特征选择(Feature selection by using information entropy clustering for multiple features of fault)
FSASL-master
- 该方法通过计算核空间距离从而来对样本进行特征选择。(The method is used to select the features of the samples by calculating the distance of the nuclear space.)
信息论特征选择KDD Code
- 基于信息熵的特征选择算法，评价每个属性与分类的关联信息，评价属性，进行特征选择(Feature selection algorithm based on Information Entropy)