雷金虎
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 一种新特征评价方法在红斑鳞状皮肤病诊断中的应用被引量：2
- 2012年
- 针对改进F-score特征评价准则没有考虑特征测量量纲对特征重要性的影响,提出一种新的特征重要性评价准则D-score,避免不同特征测量量纲的影响,衡量样本特征在两类或多类之间的辨别能力。将D-score分别与前向顺序搜索、前向顺序浮动搜索两种搜索策略结合,以支持向量机的分类准确率评估所选特征子集的有效性,结合Filter和Wrapper特征选择方法的优势进行特征选择,得到两种混合特征选择方法。将该方法应用于红斑鳞状皮肤病诊断研究,并与基于改进F-score的混合特征选择方法进行了实验对比。十折交叉验证实验结果显示:在红斑鳞状皮肤病诊断研究中,D-score特征评价准则优于改进的F-score准则,基于D-score和前向顺序搜索策略的诊断准确率提高1.11%;D-score结合前向顺序浮动搜索策略的最低诊断准确率提高约3个百分点,平均诊断准确率提高约0.3个百分点,最高诊断准确率达到100%。前向顺序浮动搜索中,D-score准则选择的共有特征是改进F-score准则所选择共有特征的子集。所提出的D-score特征重要性评价准则是一种有效的特征区分能力度量准则,在红斑鳞状皮肤病的诊断中选择出了更有分类意义的特征,提高了诊断准确性。
- 谢娟英雷金虎谢维信
- 关键词：支持向量机
- 基于D-score与支持向量机的混合特征选择方法被引量：5
- 2011年
- F-score作为特征评价准则时,没有考虑不同特征的不同测量量纲对特征重要性的影响。为此,提出一种新的特征评价准则D-score,该准则不仅可以衡量样本特征在两类或多类之间的辨别能力,而且不受特征测量量纲对特征重要性的影响。以D-score为特征重要性评价准则,结合前向顺序搜索、前向顺序浮动搜索以及后向浮动搜索三种特征搜索策略,以支持向量机分类正确率评价特征子集的分类性能得到三种混合的特征选择方法。这些特征选择方法结合了Filter方法和Wrapper方法的各自优势实现特征选择。对UCI机器学习数据库中9个标准数据集的实验测试,以及与基于改进F-score与支持向量机的混合特征选择方法的实验比较,表明D-score特征评价准则是一种有效的样本特征重要性,也即特征辨别能力衡量准则。基于该准则与支持向量机的混合特征选择方法实现了有效的特征选择,在保持数据集辨识能力不变情况下实现了维数压缩。
- 谢娟英雷金虎谢维信高新波
- 关键词：支持向量机
