一种基于类内类间距离的ICA特征选择方法

• 作者: 胡晓勤 谢勤岚
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 独立分量分析(ICA) 类内距离 类间距离 特征选择 遗传算法
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 105-108
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.21.032

摘要

独立分量分析(ICA)可以实现特征提取,但不能直接用于特征选择.对数据进行ICA后得到混合矩阵和独立分量,独立分量可以作为特征矢量,混合矩阵可以用于进行特征选择.首先,使用一种距离度量来计算混合矩阵每一类的类内类间距离比;然后对每一类按该比值由小到大重新排列混合矩阵和独立分量,保留权重矩阵中类间类内距离比大的列,及其对应的特征向量;最后对这些特征向量使用遗传算法选择最优特征组.两个实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢勤岚	中南民族大学电子信息工程学院	66	655	13.0	23.0
2	胡晓勤		1	10	1.0	1.0