小样本数据的MIFS过滤式特征选择算法

• 作者: 李时辉 王波 郑鹏飞
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小样本 MIFS 算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 145-149
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.4
• 字数: 3802字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2019.01.033

摘要

针对小样本数据特征选择以及最佳特征难确定的问题,本文提出一种MIFS过滤式特征选择算法,同时结合Boruta算法,旨在降低数据集维度,确定出最佳特征的子集.通过实验结果与分析,对比其它三种传统的过滤式算法,验证本文算法的有效性.结果表明:MIFS-Boruta算法体现出更广的特征选择量,并且平均最低分类错误率最低.