基于联盟博弈的Filter特征选择算法

• 作者: 付枫 孙鑫 李彩虹 李智广
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 维数灾难 特征选择 联盟博弈 信息论 联合互信息
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 230-233
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.04.053

摘要

在机器学习中,信息冗余和无关特征会导致较高的计算复杂度以及过拟合问题.为此,提出一种基于联盟博弈的Filter特征选择算法.采用联合互信息度量联盟与目标类的依赖程度,使用Shapley权利指数评估每个特征在整个特征空间中的重要性,选择具有最高优先权的特征子集用于分类学习.实验结果表明,在C4.5和支持向量机2种分类器下,该算法特征子集分类准确率的均值分别为88.72％、93.39％,高于mRMR算法和ReliefF算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙鑫	吉林大学计算机科学与技术学院	25	148	5.0	12.0
2	李彩虹	山东理工大学计算机科学与技术学院	52	271	8.0	14.0
3	李智广	山东理工大学计算机科学与技术学院	8	51	3.0	7.0
4	付枫	吉林大学计算机科学与技术学院	4	9	2.0	3.0