一个混合特征属性选择算法

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摘要：1.引言特征属性选择(feature attribute selection,FAS)是机器学习和模式识别中比较困难而又非常有意义的一个问题。FAS问题是从一个大的侯选属性集合中选择一个较好的、有代表性的属性子集。由于在实际应用中,过多的属性会严重影响归纳学习的质量,一些不必要的属性会加大训练数据量,影响学习速度,损害所生成规则的精度,因此FAS是一个有实际意义的问题。

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关键词：性选择 Selection attribute Election tribute 粗糙集理论 特征属性选择算法 IP问题