函数型数据的特征选择是从庞大的函数信息中选出那些相关性小、代表性强的少部分特征,以简化后期分类器的计算,提高泛化能力.由于特征选择方法用于函数数据分类效果并不理想,文中提出面向函数型数据的结合主成分分析法和最小凸包法的快速特征选择(FFS)方法,可以快速获得稳定的特征子集.此外,考虑到特征之间可能存在相关性,将FFS的结果作为其它方法的初始特征子集,故融合FFS与条件互信息方法.在UCR数据6给出14种特征选择方法(除空白对照)的耗时及其排名情况．由表可看出，FFS的耗时均小于其它方法，在FFS中2维凸包特征选择平均时间最短，8维凸包特征选择平均时间最长．图3为各方法的平均耗时排名及各方法在不同样本上的标准差，在二分类和多分类问题中，算法的时间效率表现类似．由图可以看出，FFS效率最快，标准差最小，说明该方法快速的特点在不同样本上具有普遍性． 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com关联分析-数控液压滚圆机电动滚圆机滚弧机价格低张家港滚圆机多少钱二分类问题中FFS-3的标准差较大，这是由于个别数据的特征选择时间较长引起的．表5二分集上的实验证明FFS的有效性,并通过对比实验给出在不同时间代价和分类精度需求下的方法选择策略. 基因影像学现有研究大多只重视脑部感兴趣区域的特征提取,而针对脑区与脑区之间相互关联这种连接性特征的研究工作相对较少.最近的研究显示使用结构化的网络模型量化脑区之间的复杂连接可以更好地反映大脑的综合特性.因此,文中提出基于超网络的稀疏多任务典型相关分析算法.首先使用稀疏表示的方法从功能核磁共振图像(f MRI)的时间序列中建立超网络,然后从超网络中提取3种聚类系数作为脑影像特征,最后采用稀疏多任务典型相关分析求得基因与3种影像特征之间的关联.在ADNI数据集上的实验证明文中算法不仅有助于提高基因与影像之间关联分析的能力,还可以发现一些与疾病密切相关的遗传风险因素. 关联分析-数控液压滚圆机电动滚圆机滚弧机价格低张家港滚圆机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com