Я читаю о методах выбора характеристик и сравниваю метод FCBF с методом прямого выбора Жадного
сложность FCBF равна O (MN log N), где M - количество экземпляров набора данных, а N - числоособенности набора данных в соответствии с книгой «Понимание и использование приблизительных наборов, основанных на принципах, методах и приложениях выбора элементов», стр. 45
и сложности выбора Greedy forwardметод O (m ^ 2 MN log N), где M - общее количество объектов, m - номера поднабора объектов, а N - количество точек данных в соответствии с «OMEGA: КЛАССИФИКАТОР ОБЩЕЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПАМЯТИ НА ОСНОВЕ ПАМЯТИ»страница книги 122
, хотя обе сложности выглядят одинаково, но M & N имеет различное значение в каждой
N - числоиз числа элементов в первом, а M - номер элемента во втором.
мой вопрос:
, если мы собираемся объединить символы, то 2-я сложность будет похожаe O (k ^ 2 KM log M)
или они на самом деле являются одинаковыми переменными, я имею в виду, что N в первом - это N во втором, а M в первом - это M во втором, и проблема в том,что я не понял уравнения правильно?