基于互信息的分类属性数据特征选择算法

• 作者: 李志华 顾文强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类属性数据 特征选择 互信息
• 年，卷（期）: 2014,（16）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 135-139
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1209-0299

摘要

提出了一种针对分类属性数据特征选择的新算法。通过给出一种能够直接评价分类属性数据特征选择的评价函数新定义，重新构造能实现分类属性数据信息量、条件互信息、特征之间依赖度定义的计算公式，并在此基础上，提出了一种基于互信息较大相关、较小冗余的特征选择（MRLR）算法。MRLR算法在特征选择时不仅考虑了特征与类标签之间的相关性，而且还考虑了特征之间的冗余性。大量的仿真实验表明，MRLR算法在针对分类属性数据的特征选择时，能获得冗余度小且更具代表性的特征子集，具有较好的高效性和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志华		5	16	3.0	4.0
2	顾文强	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0