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文檔簡介
1、特征子集選取在機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘和模式識別領(lǐng)域起著很重要的作用。OFFSS(OptimalFuzzy-valuedFeatureSubsetSelection)是一種新的模糊值特征選取的方法，是基于兩類事例集合的重疊程度來選取特征空間中最優(yōu)特征子集。和其他特征子集選取方法如OFEI，F(xiàn)QI，MIFS相比，OFFSS雖然在訓(xùn)練，測試精度上沒有明顯的優(yōu)勢，但是卻有相對較低的計算復(fù)雜度。由于OFFSS中的重疊度是建立在某一個確定的相似性度量公
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