10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0122
基于正则化互信息改进输入特征选择的分类算法
针对基于互信息(MI)传统特征选择方法中要求确定冗余度参数β的问题,提出一种改进型特征选择算法NMIFS-FS2。该算法在对连续或离散特征进行选择时,输入为特征组合与类之间的MI,代替传统算法中单一特征与类之间的MI,解决了冗余度参数β很难确定的问题,扩大了应用范围。进行的两组实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比几种传统的分类算法,该算法具有更好的鲁棒性、稳定性和高效性。
输入特征选择、最优特性集、正则化互信息、分类、鲁棒性
TP399(计算技术、计算机技术)
湖南省教育厅资助项目No.08D092。
2014-08-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
25-29,64