论文研究-基于核空间类间平均距的径向基函数—支持向量机特征选择算法.pdf

SVM-RFE特征选择算法的算法复杂度高, 特征选择消耗时间过长, 为了缩短特征选择的时间, 针对径向基函数—支持向量机分类器提出了依据核空间类间平均距进行特征选择的算法。首先分析了径向基函数核参数与数据集核空间类间平均距之间的关系, 然后提出了依据单个特征对数据集的核空间类间平均距的贡献大小进行特征重要性排序的算法, 最后用该算法和SVM-RFE算法分别对8个UCI数据集进行了特征选择实验。实验结果证明了该算法的正确性、有效性, 而且特征选择的时间与SVM-RFE算法相比大大减小。