一种基于关联信息熵度量的特征选择方法

发布时间：2017-07-08 15:18

  本文关键词：一种基于关联信息熵度量的特征选择方法

  更多相关文章： 特征选择 联合信息熵 组合效应 多变量关系 相关矩阵

【摘要】：特征选择旨在从原始集合中选择一个规模较小的特征子集,该子集能够在数据挖掘和机器学习任务中提供与原集合近似或者更好的表现.在不改变特征物理意义的基础上,较少特征为数据提供了更强的可解读性.传统信息论方法往往将特征相关性和冗余性分割判断,无法判断整个特征子集的组合效应.将数据融合领域中的关联信息熵理论应用到特征选择中,基于该方法度量特征间的独立和冗余程度.利用特征与类别的互信息与特征对组合构建特征相关矩阵,在计算矩阵特征值时充分考虑了特征子集中不同特征间的多变量关系.提出了特征排序方法,并结合参数分析提出一种自适应的特征子集选择方法.实验结果表明所提方法在分类任务中的有效性和高效性.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 特征选择 联合信息熵 组合效应 多变量关系 相关矩阵
【基金】：国家自然科学基金项目(61472095,61502116) 黑龙江省教育厅智能教育与信息工程重点实验室开放基金项目~~
【分类号】：TP181;TP311.13
【正文快照】：

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本文编号：535139