基于正则化互信息改进输入特征选择的分类算法

• 作者: 潘果
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 输入特征选择 最优特性集 正则化互信息 分类 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2014,（15）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 25-29,64
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 5662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0122

摘要

针对基于互信息（MI）传统特征选择方法中要求确定冗余度参数β的问题，提出一种改进型特征选择算法NMIFS-FS2。该算法在对连续或离散特征进行选择时，输入为特征组合与类之间的MI，代替传统算法中单一特征与类之间的MI，解决了冗余度参数β很难确定的问题，扩大了应用范围。进行的两组实验验证了该算法的有效性。实验结果表明，相比几种传统的分类算法，该算法具有更好的鲁棒性、稳定性和高效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘果	湖南大学信息科学与工程学院	54	126	6.0	9.0