张逸石

作品数：3被引量：24H指数：3
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发文主题：FEATURE_SELECTIONREDUNDANCYRELEVANCESUPER-EFFICIENCYKL散度更多>>
发文领域：自动化与计算机技术社会学经济管理农业科学更多>>
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集成k-means聚类和有监督特征选择的混合式协同过滤推荐被引量：5
《管理学报》2013年第9期1362-1367,共6页李晓艳 张子刚 张逸石 
国家自然科学基金资助项目(70871048;71171092)
为了提高协同过滤推荐质量,提出了集成k-means聚类和有监督特征选择的混合式协同过滤推荐框架和KDICF算法。利用有监督特征选择的方法和技术,找出与待预测项目强相关的项目集,将高维稀疏的用户-项目评分数据集转为低维用户-项目评分数据...
关键词：有监督特征选择 协同过滤推荐 K-MEANS聚类 
一种基于KL散度和类分离策略的特征选择算法被引量：11
《计算机科学》2012年第12期224-227,共4页李晓艳 张子刚 张逸石 张谧 
国家自然科学基金项目(60973085)资助
特征选择是模式识别和机器学习中的重要环节之一,所选特征子集的质量直接影响着分类学习算法的效率及准确率。现有特征选择算法均在整个类标签集的视角下进行特征评价,并未分别考察每一类别与特征间的关系。提出了一种基于KL散度和类分...
关键词：特征选择 KL散度 类分离策略 有效距离 
基于最小联合互信息亏损的最优特征选择算法被引量：9
《计算机科学》2011年第12期200-205,共6页张逸石 陈传波 
国家自然科学基金项目(60973085)资助
提出了一种基于最小联合互信息亏损的最优特征选择算法。该算法首先通过一种动态渐增策略搜索一个特征全集的无差异特征子集,并基于最小条件互信息原则在保证每一步中联合互信息量亏损都最小的情况下筛选其中的冗余特征,从而得到一个近...
关键词：特征选择 条件互信息 最小联合互信息亏损 快速实现 
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