改进的Fisher Score特征选择方法及其应用

• 作者: 吴迪 郭嗣琮
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Fisher Score 类间散度 交叉系数 最大互信息系数 特征选择 人脸识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 472-479
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

为了更加完整地刻画出传统Fisher Score在某些分布不均匀情况下未体现出的类间差异,同时弥补对两类间交叉关系的考虑,采取新的类间散度度量公式,加入度量两类重复度的交叉系数,并引入最大互信息系数对公式进行修正,提出了改进的Fisher Score,对比实验验证了改进方法的有效性.结果表明:改进的Fisher Score 可以度量出更多的数据分布情况,在分布不均匀但同属于一个类中心的数据中,改进方法可以将更重要的特征辨识出来,完善了传统的Fisher Score特征选择方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴迪		54	241	9.0	13.0
2	郭嗣琮		161	1362	19.0	31.0