[发明专利]一种基于特征选择的分类改进算法在审
| 申请号： | 202111114271.6 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113837271A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 刘兴惠;李至立;孙铭;方玉洁 | 申请（专利权）人： | 山东纬横数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/10;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京贵都专利代理事务所(普通合伙) 11649 | 代理人： | 李新锋 |
| 地址： | 264000 山东省烟台市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种分类改进算法，尤其涉及一种基于特征选择的分类改进算法。本发明提出了一种基于特征选择的分类改进算法。一种基于特征选择的分类改进算法，即SRBA算法，由SVM‑REF特征选择方法和Bagging‑AdaBoost分类模型的算法集成为所述的SRBA模型，所述SRBA模块包括有两个功能模块：首先进行数据预处理，使用SVM‑RFE对数据特征进行权重重要性排序，筛选出指定数量的特征作为模型输入；然后搭建Bagging‑AdaBoost分类模型，将集成学习技术应用于事物类型划分中。本发明通过SRBA分类模型的使用不仅减少了分类时间，提高了计算效率，降低了成本，还具有通用性，保证了模型的泛化能力，具有较强的灵活性、自适应性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 选择 分类 改进 算法 | ||
【主权项】：
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