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基于最小描述长度和遗传算法的属性选择方法

作者:郭维维; 韩萌属性选择最小描述长度遗传算法

摘要:为了提高使用属性选择方法后分类器的分类效果,减少分类器的分类错误率,提出了一种基于最小描述长度和遗传算法结合的属性选择方法GA+MDL算法。通过与weka平台上已经实现的两种属性选择方法Genetie Search+CfsSubsetEval方法以及BestFirst+CfsSubsetEval方法进行比较,证明该方法能够从一定程度上提高属性选择算法的效果。

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大连民族大学学报

《大连民族大学学报》(CN:21-1600/G4)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《大连民族大学学报》不少论文被《人大复印资料》、《新华文摘》等转载、摘录或检索。目前,学报已被中国期刊网、中国学术期刊(光盘版)全文收录;在“万方数据——数字化期刊群”全文上网;被中国优秀期刊(遴选)数据库收录;2003年《大连民族学院学报》荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2007年被评为全国民族地区“十佳”学报。

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