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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>IC中文資料>如何使用最大聯(lián)合條件互信息進行特征選擇詳細資料說明

      如何使用最大聯(lián)合條件互信息進行特征選擇詳細資料說明

      2019-04-03 | rar | 1.25 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在高維數(shù)據(jù)如圖像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等的分析過程中，當樣本存在冗余特征時會大大增加問題分析復雜難度，因此在數(shù)據(jù)分析前從中剔除冗余特征尤為重要?；诨バ畔ⅲ∕I）的特征選擇方法能夠有效地降低數(shù)據(jù)維數(shù)，提高分析結果精度，但是，現(xiàn)有方法在特征選擇過程中評判特征是否冗余的標準單一，無法合理排除冗余特征，最終影響分析結果。為此，提出一種基于最大聯(lián)合條件互信息的特征選擇方法（MCJMI）。MCJMI選擇特征時考慮整體聯(lián)合互信息與條件互信息兩個因素，兩個因素融合增強特征選擇約束。在平均預測精度方面，MCJMI與信息增益（IG）、最小冗余度最大相關性（ mRMR）特征選擇相比提升了6個百分點;與聯(lián)合互信息（JMI）、最大化聯(lián)合互信息（JMIM）相比提升了2個百分點;與LW向前搜索方法（ SFS-LW）相比提升了1個百分點。在穩(wěn)定性方面，MCJMI穩(wěn)定性達到了0.92，優(yōu)于JMI、JMIM、SFS-LW方法。實驗結果表明MCJMI能夠有效地提高特征選擇的準確率與穩(wěn)定性。

      數(shù)據(jù)處理 大數(shù)據(jù)
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