一种基于属性关系的特征选择算法

摘要：

对于包含大量特征的数据集，特征选择已成为一个研究热点，能剔除无关和冗余特征，将会有效改善分类准确性。对此，在分析已有文献的基础上，提出一种基于属性关系的特征选择算法(NCMIPV)，获取优化特征子集，并在UCI数据集上对NCMIPV算法进行性能评估。实验结果表明，与原始特征子集相比，该算法能有效降低特征空间维数，运行时间也相对较短，分类差错率可与其他算法相比，在某些场合下性能明显优于其他算法。

关键词：特征选择、属性关系、分类

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1903-1906