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Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的，可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度，敏感的特征能使同类样本靠近，非同类样本远离。基本思想是： 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R， 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本， 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本，则这个特征是有利于分类的，增加其权重，重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.

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功能介绍：    该系统基本包含一般处理SQL的命令,其中使用了 Linq To Sql技术,强数据类型的DataAdapter,还有通过了一般连接Sql的连接,在必要的时候通过"SQL的存储过程",降低了通过普通方式代码的冗余度.对于动态绑定数据,本人还是只是使用了linq绑定.在校验方面,多是使用正则表达式.在一次性频繁处理数据库的更新操作的时候,偶尔使用多线程,自定义传递参数的类,来给多线程传递参数.该系统适合初学者,希望能给大家帮助...谢谢...菜单功能：     基本信息管理  人事管理 备忘记录 数据库维护 管理工具 系统管理

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