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基于邻域互信息的三支特征选择
文献摘要：
特征选择是机器学习非常重要的预处理步骤,而邻域互信息是一种能直接处理连续型或离散型特征的有效方法.然而基于邻域互信息的特征选择方法一般采用启发式贪婪策略,其特征子集质量难以得到有效保证.基于三支决策的思想,提出了三支邻域互信息特征选择方法(NMI-TWD).通过扩展三个潜在的候选特征子集,并保持各子集之间的差异性,以获得更高质量的特征子集.对三个差异性的特征子集进行集成学习,构建三支协同决策模型,以进一步提高分类学习性能.UCI实验数据表明,新方法的特征选择结果和分类性能较其他方法更优,说明了其有效性.
文献关键词：
特征选择;邻域粗糙集;邻域互信息;三支决策;集成学习
中图分类号：
作者姓名：
卓永泰;董又铭;高灿
作者机构：
深圳大学 计算机与软件学院,广东 深圳 518060;广东省智能信息处理重点实验室(深圳大学),广东 深圳 518060
文献出处：
引用格式：
[1]卓永泰;董又铭;高灿-.基于邻域互信息的三支特征选择)[J].计算机工程与应用,2022(22):159-164
A类：
B类：
邻域互信息,特征选择,习非,连续型,离散型,选择方法,启发式,贪婪策略,特征子集,三支决策,信息特征,NMI,TWD,更高质量,集成学习,协同决策,决策模型,分类学,学习性,UCI,分类性能,其他方法,邻域粗糙集
AB值：
0.333453
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