基于最大熵原理的空间特征选择方法

• 作者: 唐世渭 宋国杰 杨冬青 王腾蛟
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空间数据挖掘 空间特征选择 最大熵理论 互信息 决策树
• 年，卷（期）: 2003,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1544-1550
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6386字
• 语种: 中文

摘要

特征选择在模式识别和数据挖掘等领域都有十分广泛的应用.然而,当涉及空间数据时,由于传统特征选择方法没有很好地考虑数据的空间特性,所以会导致特征选择结果性能下降.从空间数据本身的特性出发,提出一种特征选择方法MEFS(maximum entropy feature selection).MEFS在基于最大熵原理的基础上,运用互信息和Z-测试技术,采用两步方法进行空间特征选择.第1步,空间谓词选择;第2步,选择与每个空间谓词对应的相关属性集.最后,分别对MEFS方法和RELIEF方法以及基于MEFS的分类方法与决策树算法ID3分别进行了实验比较.实验结果表明,MEFS方法不仅可以节约特征提取和分类时间,而且也极大地提高了分类质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐世渭	北京大学计算机科学技术系	103	4937	32.0	70.0
5	杨冬青	北京大学计算机科学技术系	97	4962	32.0	70.0
6	王腾蛟	北京大学计算机科学技术系	60	1977	21.0	44.0
10	宋国杰	北京大学计算机科学技术系	20	263	9.0	16.0