基于交互信息的两阶段特征选择算法

摘要：

针对传统特征选择中只考虑了特征的相关性和冗余性而忽略了特征间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的两阶段特征选择算法(SAMBFC).通过对称不确定性和强近似马尔可夫毯原理进行无关特征和冗余特征的筛选;利用特征间交互增益和基于相关性特征选择算法构建一种特征间互补性评价方法,选取具有交互作用的冗余特征.在9个不同维度的标准数据集上与8种典型算法进行对比实验和分析,其结果表明,SAMBFC算法所选特征的分类性能以及综合表现明显优于其它算法.

关键词：特征选择、两阶段、强近似马尔可夫毯、对称不确定性、相关性、冗余性、互补性

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：山西省回国留学人员科研基金项目2017-051

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：125-132