基于特征内相关和互信息的加权SVM算法

彭晓冰; 朱玉全

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基于特征内相关和互信息的加权SVM算法

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特征加权支持向量机没有考虑特征间的相关性,因此产生的冗余会形成干扰并对最后的分类结果产生负面影响.为解决这个问题,提出了一种基于特征内相关和互信息的特征加权算法,并将其应用于支持向量机.该算法引入了特征间相关系数作为衡量冗余度的一个指标,以此计算出惩罚因子,在特征加权向量机的基础上对权值进行处理,尽可能真实地体现出特征对分类的贡献度.经过多个数据集以及几种不同算法的实验比较,提出的新算法具有更好的鲁棒性和泛化能力.

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来源
《计算机科学》 |2018年第12期|182-186|共5页
作者
彭晓冰; 朱玉全;
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作者单位

江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013;

江苏大学信息化中心江苏镇江212013;

江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
特征加权; 互信息; 相关系数; 惩罚因子; 支持向量机;

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