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稀疏正则化特征选择方法及应用

2014年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
　　随着信息技术的发展，高维数据的快速增长。高维数据建模之前进行有效的降维，去除大量无关或冗余特征是非常必要的。特征选择技术在降维过程中直接挑选出一些特征子集作为关键特征，相比特征提取能直接反映出关键特征与类别之间的关系。特征选择在高维数据分析中更多的是作为一种降维技术，而作为信息特征的鉴别新近也引起了同行们的广泛关注。比如，在生物医学领域的基因组、蛋白质组、代谢组等各种高维组学研究中，生物标志物...
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