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A New Criterion of Mutual Information Using R-value

机译：使用R值的互信息新准则

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Mutual information has wide area of application including feature selection and classification. To calculate mutual information, statistical equation of information theory has been used. In this paper, we propose a new criterion for mutual information. It is based on R-value which captures overlapping areas among classes in variables (features). Overlapping area of classes reflects uncertainty of the variables; it corresponds to the meaning of entropy. We compare traditional mutual information and R-value on the context of feature selection. From the experiment we confirm that proposed method shows better performance than traditional mutual information.
机译：互信息具有广泛的应用领域，包括特征选择和分类。为了计算互信息，已使用信息论的统计方程。在本文中，我们提出了一种互信息的新标准。它基于R值，该值捕获变量（功能）中的类之间的重叠区域。类的重叠区域反映了变量的不确定性;它对应于熵的含义。我们在特征选择的背景下比较了传统的互信息和R值。从实验中我们确认，所提出的方法显示出比传统互信息更好的性能。

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