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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于最大信息系數(shù)與冗余分攤策略的特征選擇方法

基于最大信息系數(shù)與冗余分攤策略的特征選擇方法

2021-03-26 | pdf | 0.71 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  特征選擇是機器學習的關鍵環(huán)節(jié),通常采用最小冗余最大相關法進行特征選擇,但該方法存在相關性測度與冗余性測度不可比、特征引入無法自動終止等問題。為此,提出一種基于最大信息系數(shù)(MIC)與冗余分攤策略的特征選擇方法(MlC- share)。以MIC度量相關性測度與冗余性測度,釆用冗余分攤策略獲取新的特征得分,自動終止特征引入過程,減少最優(yōu)子集確定所需時間。仿真結果表明,與PLSR、MIFS、 KNN-FABO等特征選擇方法相比, Mic-share方法得到的回歸數(shù)據(jù)均方根誤差更小,分類數(shù)據(jù)錯誤多更低。

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