期刊文章详细信息
基于K-均值聚类的无监督的特征选择方法
Unsupervised Feature Selection Method Based on K-means Clustering
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北京邮电大学信息工程学院,北京100876
基 金：教育部跨世纪人才基金重点科研项目(02029)
年 份：2005
卷 号：22
期 号：3
起止页码：23-24
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要：模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K 均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。
关 键 词：特征选择 相关性分析 无监督学习 聚类
分 类 号：TP391.4]
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