【摘 要】
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对区间型符号数据进行特征选择，可以降低数据的维数，提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题，本文提出了一种新的特征选择方法。首先，该方法使用区间数Hausdorff
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71171030,71031002);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0050)
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对区间型符号数据进行特征选择，可以降低数据的维数，提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题，本文提出了一种新的特征选择方法。首先，该方法使用区间数Hausdorff距离和区间数欧氏距离度量区间数的相似性，通过建立使得样本点与样本类中心相似性最大的优化模型来估计区间型符号数据的特征权重。其次，基于特征权重构建相应的分类器来评价所估计特征权重的优劣。最后，为了验证本文方法的有效性，分别在人工生成数据集和真实数据集上进行了数值实验，数值实验结果表明，本文方法可以有效地去除无关特征，识别出与类标号有关
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