基于特征相关性的特征选择

• 作者: 王连喜 蒋盛益
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 相关度 特征聚类 分类
• 年，卷（期）: 2010,（20）
• 页码范围: 153-156
• 分类号: TP301
• 字数: 4979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.20.043

摘要

提出了一种基于特征相关性的重重选择方法.该方法以特征之间相互依赖程度(相关度)为聚类依据先对特征进行聚类,再从各特征簇中挑选出具有代表性的特征,然后在被选择出来的特征中删除与目标特征无关或是弱相关的特征,最后留下的特征作为最终的特征子集.理论分析表明该方法的去处效率高,时间复杂度低,适合于大规模数据集中的特征选择.在UCI数据集上与文献中的经典方法进行实验比较和分析,结果显示提出的特征选择方法在特征约减和分类等方面有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋盛益	广东外语外贸大学信息学院	92	1053	18.0	28.0
2	王连喜	广东外语外贸大学国际工商管理学院	16	233	7.0	15.0