基于最大联合条件互信息的特征选择

毛莺池; 曹海; 平萍; 李晓芳

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基于最大联合条件互信息的特征选择

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在高维数据如图像数据、基因数据、文本数据等的分析过程中,当样本存在冗余特征时会大大增加问题分析复杂难度,因此在数据分析前从中剔除冗余特征尤为重要.基于互信息(MI)的特征选择方法能够有效地降低数据维数,提高分析结果精度,但是,现有方法在特征选择过程中评判特征是否冗余的标准单一,无法合理排除冗余特征,最终影响分析结果.为此,提出一种基于最大联合条件互信息的特征选择方法(MCJMI).MCJMI选择特征时考虑整体联合互信息与条件互信息两个因素,两个因素融合增强特征选择约束.在平均预测精度方面,MCJMI与信息增益(IG)、最小冗余度最大相关性(mRMR)特征选择相比提升了6个百分点;与联合互信息(JMI)、最大化联合互信息(JMIM)相比提升了2个百分点;与LW向前搜索方法(SFS-LW)相比提升了1个百分点.在稳定性方面,MCJMI稳定性达到了0.92,优于JMI、JMIM、SFS-LW方法.实验结果表明MCJMI能够有效地提高特征选择的准确率与稳定性.

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来源
《计算机应用》 |2019年第3期|734-741|共8页
作者
毛莺池; 曹海; 平萍; 李晓芳;
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作者单位

河海大学计算机与信息学院;

南京211100;

常州工学院计算机信息工程学院;

江苏常州213022;

河海大学计算机与信息学院;

南京211100;

河海大学计算机与信息学院;

南京211100;

常州工学院计算机信息工程学院;

江苏常州213022;

江苏高校文化创意协同创新中心;

南京210000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
信息熵; 互信息; 条件互信息; 联合互信息; 特征选择;

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