本文關鍵詞：一種基于關聯(lián)信息熵度量的特征選擇方法

  更多相關文章： 特征選擇 聯(lián)合信息熵 組合效應 多變量關系 相關矩陣

【摘要】：特征選擇旨在從原始集合中選擇一個規(guī)模較小的特征子集,該子集能夠在數(shù)據(jù)挖掘和機器學習任務中提供與原集合近似或者更好的表現(xiàn).在不改變特征物理意義的基礎上,較少特征為數(shù)據(jù)提供了更強的可解讀性.傳統(tǒng)信息論方法往往將特征相關性和冗余性分割判斷,無法判斷整個特征子集的組合效應.將數(shù)據(jù)融合領域中的關聯(lián)信息熵理論應用到特征選擇中,基于該方法度量特征間的獨立和冗余程度.利用特征與類別的互信息與特征對組合構(gòu)建特征相關矩陣,在計算矩陣特征值時充分考慮了特征子集中不同特征間的多變量關系.提出了特征排序方法,并結(jié)合參數(shù)分析提出一種自適應的特征子集選擇方法.實驗結(jié)果表明所提方法在分類任務中的有效性和高效性.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 特征選擇 聯(lián)合信息熵 組合效應 多變量關系 相關矩陣
【基金】：國家自然科學基金項目(61472095,61502116) 黑龍江省教育廳智能教育與信息工程重點實驗室開放基金項目~~
【分類號】：TP181;TP311.13
【正文快照】：

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本文編號：535139