局部一致性的信息熵Relief特征加权算法

• 作者: 张敏 徐栋
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 局部一致性 信息熵 Relief算法 特征加权
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 247-252
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.047

摘要

为了改善传统Relief算法适应性和鲁棒性差的缺陷,融合间距最大化、信息熵和分类局部一致性,构造了新的间距最大化目标函数,并进一步对目标函数进行优化,得到一些新的理论结果.在此基础上提出了新的基于两类数据的Relief特征加权算法LIE-Relief-T(Local consistency information entropy Relief algorithm based two-class data),并将其扩展到多类数据的特征加权算法LIE-Relief-MLocal consistency information entropy Relief algo-rithm based multi-class data).利用UCI和基因表达数据集进行实验验证,结果表明该新的Relief特征加权算法分类错误率较低,对噪声和野点表现出了更好的适应性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏	山东管理学院机电学院	4	3	1.0	1.0
2	徐栋	北京理工大学信息与电子学院	3	43	2.0	3.0