基于位差的属性选择算法

• 作者: 刘光远 刘辉 李永丽 苑森淼 董立岩
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 属性选择 卡方算法 相关性概率 位差
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 50-56
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2007.01.010

摘要

针对高维数据的数据分析或数据挖掘算法的时间复杂度随着维数增长,时间开销呈指数上升的问题,采用恰当的特征选择方法可以降低数据的维数,并且可以保持原有的数据分辨能力.使用卡方统计量为属性相关性的量化结果,根据卡方表查出独立性置信水平α.对于某属性子集,根据α给出两个有序序列,一个序列是所有属性与分类属性的α有序序列,另一个序列是所有属性与参照属性的α有序序列.利用各个属性在两个序列中位差(位置差异)选择属性.最后给出算法的理论分析,并且给出实验结果和分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑森淼	吉林大学计算机科学与技术学院	69	850	15.0	26.0
2	刘辉	吉林大学计算机科学与技术学院	73	350	8.0	15.0
3	刘光远	吉林大学通信工程学院	16	215	8.0	14.0
4	董立岩	吉林大学计算机科学与技术学院	55	566	12.0	22.0
5	李永丽	东北师范大学计算机学院	50	322	10.0	15.0