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基于互信息的多级特征选择算法
雍菊亚, 周忠眉
计算机应用
2020, 40 (12):
3478-3484.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060871
针对在特征选择中选取特征较多时造成的去冗余过程很复杂的问题，以及一些特征需与其他特征组合后才会与标签有较强相关度的问题，提出了一种基于互信息的多级特征选择算法（MI_MLFS）。首先，根据特征与标签的相关度，将特征分为强相关、次强相关和其他特征；其次，选取强相关特征后，在次强相关特征中，选取冗余度较低的特征；最后，选取能增强已选特征集合与标签相关度的特征。在15组数据集上，将MI_MLFS与ReliefF、最大相关最小冗余（mRMR）算法、基于联合互信息（JMI）算法、条件互信息最大化准则（CMIM）算法和双输入对称关联（DISR）算法进行对比实验，结果表明MI_MLFS在支持向量机（SVM）和分类回归树（CART）分类器上分别有13组和11组数据集获得了最高的分类准确率。相较多种经典特征选择方法，MI_MLFS算法有更好的分类性能。
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