資料介紹
在高維數據如圖像數據、基因數據、文本數據等的分析過程中,當樣本存在冗余特征時會大大增加問題分析復雜難度,因此在數據分析前從中剔除冗余特征尤為重要。基于互信息(MI)的特征選擇方法能夠有效地降低數據維數,提高分析結果精度,但是,現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;與聯合互信息(JMI)、最大化聯合互信息(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。在穩定性方面,MCJMI穩定性達到了0.92,優于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定性。
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