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一种新的互信息特征子集评价函数
被引量：
4
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作者
洪智勇
王天擎
刘灿涛
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第22期130-132,共3页
传统基于互信息的特征选择方法较少考虑特征之间的关联,并且随着特征数的增加,算法复杂度过大,基于此提出了一种新的基于互信息的特征子集评价函数。该方法充分考虑了特征间如何进行协作,选择了较优的特征子集,改善了分类准确度并且计...
传统基于互信息的特征选择方法较少考虑特征之间的关联,并且随着特征数的增加,算法复杂度过大,基于此提出了一种新的基于互信息的特征子集评价函数。该方法充分考虑了特征间如何进行协作,选择了较优的特征子集,改善了分类准确度并且计算负荷有限。实验结果表明,该方法与传统的MIFS方法相比较,分类准确度提高了3%～5%,误差减少率也有25%～30%的改善。
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关键词
互信息
特征选择
熵
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题名
一种新的互信息特征子集评价函数
被引量：
4
1
作者
洪智勇
王天擎
刘灿涛
机构
西南交通大学
信息
与科学技术学院
五邑大学计算机学院
五邑大学管理学院
中国人民银行信息中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第22期130-132,共3页
基金
广东省自然科学基金研究项目(No.9151001003000005)
广东省教育厅育苗项目(No.LYM10128)
中山市产学研结合项目(No.2009CXY037)
文摘
传统基于互信息的特征选择方法较少考虑特征之间的关联,并且随着特征数的增加,算法复杂度过大,基于此提出了一种新的基于互信息的特征子集评价函数。该方法充分考虑了特征间如何进行协作,选择了较优的特征子集,改善了分类准确度并且计算负荷有限。实验结果表明,该方法与传统的MIFS方法相比较,分类准确度提高了3%～5%,误差减少率也有25%～30%的改善。
关键词
互信息
特征选择
熵
Keywords
mutual information
feature selection
entropy
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的互信息特征子集评价函数
洪智勇
王天擎
刘灿涛
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
4
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