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一種小樣本數(shù)據(jù)的特征選擇方法

     
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摘要

小樣本數(shù)據(jù)由于其特征維數(shù)相對于樣本數(shù)目較多,且常包含不相關(guān)或冗余特征,使得常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理小樣本數(shù)據(jù)時(shí)無法得到好的效果,通過特征選擇來降低數(shù)據(jù)維數(shù)是解決該問題的一種有效途徑.針對小樣本數(shù)據(jù),提出一種基于互信息的過濾型特征選擇方法,首先定義了基于互信息的特征分組標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)同時(shí)考慮特征與類別的相關(guān)性和不同特征之間的冗余性,根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)對特征分組后,在各組內(nèi)選出與類別相關(guān)性最大的特征構(gòu)成候選特征子集,保證了算法具有較低的時(shí)間復(fù)雜度,之后采用Boruta算法,在候選特征子集中自動確定最佳特征子集,從而大幅度降低數(shù)據(jù)的維數(shù).通過與5種經(jīng)典的特征選擇算法比較,在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上采用3種分類器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的方法選出的特征子集具有較好的運(yùn)行效率和分類性能.

著錄項(xiàng)

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