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針對(duì)采用支持向量機(jī)進(jìn)行分類的特征子集選擇問題，提出一種改進(jìn)的基于梯度向量的特征評(píng)測(cè)算法。該算法在核特征空間中，利用數(shù)據(jù)點(diǎn)到分類超平面的距離函數(shù)的梯度向量對(duì)各個(gè)特征的重要性進(jìn)行排序，省去了已有算法中計(jì)算梯度向量與各個(gè)坐標(biāo)軸夾角的過(guò)程，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法簡(jiǎn)化了已有的基于角度的特征選擇方法，并且結(jié)果保持一致。
關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；特征選擇；核函數(shù)
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向量機(jī)
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