音乐流派分类中特征选择算法研究
文献类型：会议
作者：甄超[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院计算机系
[2]中国人民大学信息学院计算机系
[3]中国人民大学信息学院计算机系
年：2009
会议名称：第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）
页码范围：8
会议地点：中国陕西西安
会议开始日期：2009-10-29
所属部门：信息学院
人气指数：1
浏览次数：1
语言：中文
关键词：特征选择;CBFS;IBFFS
摘要：在音乐流派的自动分类中引入特征选择环节,不但可以降低特征向量的维数,还可以减少特征向量中的无关和冗余特征,从而提高分类器的工作效率。本文中我们实现了两种全新的特征选择算法,他们的核心思想是在特征选择的过程中考虑特征间的相互影响以及每个特征对于分类准确率的贡献度。第一个算法称为基于特征贡献度的特征选择算法(CBFS),该算法通过增减特征的方式计算每个特征对于分类准确率的贡献度,最后选择贡献度比较大的特征作为分类特征子集。第二个算法称为基于特征间相互影响的前向特征选择算法(IBFFS),它是对原始前向特征选择算法的改进。IBFFS扩大了前向特征选择的搜索空间,尝试了更多的特征组合,而且没有增加时间...
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