基于改进SVM-RFE的特征选择方法研究

作者：王俭臣; 单甘霖; 张岐龙; 段修生

来源：微计算机应用, 2011, (02): 70-74.

• SVM-RFE
• 特征选择
• PSO
• 分类正确率 SVM-RFE,feature selection,PSO,classification accuracy

SVM-RFE特征选择算法是一种有效的特征选择方法,具有较高的应用价值。针对传统SVM-RFE特征选择算法中SVM参数(γ和C)难以确定的问题,本文采用粒子群算法搜索SVM的参数。然后将特征向量映射到SVM参数γ确定的核空间中并进行特征选择,有效地将特征选择与SVM分类器设计关联起来。仿真结果表明,特征选择后的数据集仍能保证SVM分类器具有较高的分类正确率。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学