改进粗糙集属性约简算法和支持向量机的特征选择算法

• 作者: 徐蔚鸿 蒋桂莲
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 互信息 属性约简 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（27）
• 页码范围: 192-193,234
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.27.077

摘要

提出了一种基于改进粗糙集属性约简算法的特征选择算法.该算法结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行属性约简实现了特征选择.算法以支持向量杌分类器的识别率作为特征选择的可分性判据.实验结果表明,提出的算法以损失2.5%识别率的代价,得到的特征维数却是支持向量机算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度,缩短了支持向量机训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐蔚鸿	长沙理工大学计算机与通信工程学院	85	647	14.0	21.0