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基于属性意义的约简及其在驾驶行为中的应用
| 题名： | 基于属性意义的约简及其在驾驶行为中的应用 |
| 作者： | 孙乾智 |
| 作者单位： | 1. 西南石油大学计算机科学学院 |
| 关键词： | 属性约简;SVM算法;随机森林算法;因子分析;驾驶行为; |
| 摘要： | 针对常见属性约简算法常会误删除具有实际意义属性这一问题，文章提出一种改进的属性约简算法。该算法通过对权重低属性进行隐含关系挖掘，找出具有隐含关系的属性进行分析融合，得到新的属性。属性约简算法在保证对属性约简的同时还能保留属性的实际意义。实验结果表明，新的属性约简算法在UCI公共数据集上得到的分类结果相较于传统随机森林算法和SVM算法精度分别提升4%和7%;在驾驶行为数据集上得到的结果相较于传统随机森林算法和SVM算法分类精度分别提升6%和8%。 |
| 期刊名称： | 物流技术 |
| 出版日期： | 202401 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 7 |
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