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第４８卷第３期南京理工大学学报Ｖｏｌ.４８Ｎｏ.３
２０２４年６月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＪｕｎ.２０２４
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王浩宇ꎬ陈建军ꎬ王平心ꎬ等.一类基于自适应邻域的流特征选择方法[Ｊ].南京理工大学学报ꎬ２０２４ꎬ４８(３):３５１３５９.
ＷａｎｇＨａｏｙｕꎬＣｈｅｎＪｉａｎｊｕｎꎬＷａｎｇＰｉｎｇｘｉｎꎬｅｔａｌ.Ｓｔｒｅａｍｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｖｉａａｄａｐｔｉｖｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆ
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ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０２４ꎬ４８(３):３５１３５９.
一类基于自适应邻域的流特征选择方法
１１１ꎬ２１
王浩宇ꎬ陈建军ꎬ王平心ꎬ杨习贝
(江苏科技大学１.计算机学院ꎻ２.理学院ꎬ江苏镇江２１２１００)
摘要:目前虽然已经涌现出了很多类型的流特征选择技术ꎬ但大多数方法的实现在参数设置
之前需获取足够的领域知识ꎮ为解决这一问题ꎬ提出了一类基于自适应邻域的流特征选择方
法ꎮ首先ꎬ定义了一种新的邻域关系ꎬ它根据各个类别中样本的自然分布获取半径ꎬ从而能够自
适应地构建邻域ꎮ其次ꎬ利用基于邻域的依赖关系ꎬ分析流特征的相关性和冗余性ꎮ最后ꎬ利用
流特征选择的一般性流程ꎬ不难得到一个较优的特征子集ꎮ为了验证所提算法的有效性ꎬ在
１８组数据集上与３种先进的流特征选择方法进行了对比分析ꎮ试验结果表明:所提方法产生
的流特征选择结果ꎬ在Ｋ近邻(ＫＮＮ)和支持向量机(ＳＶＭ)分类器上ꎬ能够将测试样本上的平均
分类准确率显著提升５.６８％以上ꎮ
关键词:自适应邻域ꎻ特征选择ꎻ邻域粗糙集ꎻ流特征
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中图分类号:ＴＰ１８１文章编号:１００５９８３０(２０２４)０３０３５１０９
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ＤＯＩ:１０.１４１７７/ｊ.ｃｎｋｉ.３２１３９７ｎ.２０２４.４８.０３.０１３
Ｓｔｒｅａｍｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｖｉａａｄａｐｔｉｖｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ
１１１ꎬ２１
ＷａｎｇＨａｏｙｕꎬＣｈｅｎＪｉａｎｊｕｎꎬＷａｎｇＰｉｎｇｘｉｎꎬＹａｎｇＸｉｂｅｉ
(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅꎬＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ
ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＺｈｅｎｊｉａｎｇ２１２１００ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｐｒｅｓｅｎｔｌｙꎬｔｈｏｕｇｈｖａｒｉｏｕｓｔｙｐｅｓｏｆｓｔｒｅａｍｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｂｅｅｎ
ｄｅｖｅｌｏｐｅｄꎬｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｓｔｏｆｔｈｏｓｅｍｅｔｈｏｄｓｒｅｑｕｉｒｅｅｎｏｕｇｈｄｏｍａｉｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂｅｆｏｒｅ
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔｔｉｎｇ.Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍꎬａｓｔｒｅａｍｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅ
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