基于变异系数和最大特征树的特征选择方法

摘要：

特征选择是数据挖掘的关键过程,特征贡献度评分和特征优选是其核心部分.针对特征贡献度评分,提出一种用变异系数度量类内距离、互信息度量类间距离的CVMI(coefficient of variation and mutual of information)方法,将该算法运用到嵌入式特征选择方法中进行特征优选.实验采用UCI提供的4组数据集、1组遥感数据和1组鸟鸣声数据,使用7种特征贡献度评分方法进行对比.结果表明,CVMI方法更符合特征贡献度评价的客观规律,对比其他7种方法,CVMI方法取得较好效果.此外,基于CVMI特征评分方法构建最大特征树,结合二邻域去冗余的特征优选方法CVMI-RRMFT(remove redundancy of maximum feature tree),采用上述数据集进行实验,结果表明该方法不仅能有效降低数据维度,而且还能提高分类准确率.

关键词：特征选择、特征贡献度、变异系数、互信息、最大特征树、二邻域去冗余

所属期刊栏目：44

分类号：TP3-05(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;云南省教育厅科学研究基金资助性项目

在线出版日期：2021-04-12（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：111-118