文件名称：一种基于分形维的快速属性选择算法 (2003年)
文件大小：730KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-30 15:32:20
自然科学 论文
属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题。利用分形 维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量。基于分形维的快 速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操作的投影特性,根据 E维的分形树导出 E-1维的分形树(用来计算分形维的数据结构)。因此,只需扫描一次数据集,避免了 FDR算法多次扫描 数据集的问题。通过图像特征数据集合和合成的分形数据集对两种算法进行性能测试。实验结果显 示,IFAS算法明显优于 FDR算法。IFAS算法的时间和空间复