最小冗余最大分离准则特征选择方法

摘要：

特征选择是处理高维数据的一项有效技术.针对传统方法的不足,结合F-score与互信息,提出了一种最小冗余最大分离的特征选择评价准则,该准则使所选择的特征具有更好的分类和预测能力;采用二进制布谷鸟搜索算法和二次规划两种搜索策略来搜索最优特征子集,并对两种搜索策略的准确性和计算量进行分析比较;最后,利用UCI数据集进行实验测试,实验结果说明了所提理论的有效性.

关键词：高维数据、费希尔得分、搜索策略、特征选择

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省软科学研究项目2014KRM28-01;陕西省教育厅专项科研计划项目16JK1341;西安市2015基础教育研究重大招标项目2015ZB-ZY04;西安工程大学研究生创新基金资助项目CX201614

在线出版日期：2017-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75