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基于归一化互信息的FCBF特征选择算法
被引量：
19
1
作者
段宏湘
张秋余
张墨逸
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期52-56,共5页
针对高维数据中不相关特征、冗余特征等导致的分类任务计算量大、分类正确率低等问题,提出了一种基于归一化互信息的相关性快速过滤特征选择(FCBF-NMI)算法.该算法采用归一化互信息代替对称不确定性作为FCBF算法的相关性评价标准,进行...
针对高维数据中不相关特征、冗余特征等导致的分类任务计算量大、分类正确率低等问题,提出了一种基于归一化互信息的相关性快速过滤特征选择(FCBF-NMI)算法.该算法采用归一化互信息代替对称不确定性作为FCBF算法的相关性评价标准,进行特征与类别、特征与特征的相关性分析,删除不相关特征及冗余特征以获得最优特征子集.实验结果表明:FCBF-NMI算法得到的最优特征子集更合理,平均分类正确率为89.68%,所用时间平均低至2.64s.
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关键词
高维数据
特征
选择
归一化互信息
相关性
快速
过滤
特征
选择
(
fcbf
)
分类
原文传递
题名
基于归一化互信息的FCBF特征选择算法
被引量：
19
1
作者
段宏湘
张秋余
张墨逸
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期52-56,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61363078)
甘肃省青年科技基金资助项目(148RJYA001)
文摘
针对高维数据中不相关特征、冗余特征等导致的分类任务计算量大、分类正确率低等问题,提出了一种基于归一化互信息的相关性快速过滤特征选择(FCBF-NMI)算法.该算法采用归一化互信息代替对称不确定性作为FCBF算法的相关性评价标准,进行特征与类别、特征与特征的相关性分析,删除不相关特征及冗余特征以获得最优特征子集.实验结果表明:FCBF-NMI算法得到的最优特征子集更合理,平均分类正确率为89.68%,所用时间平均低至2.64s.
关键词
高维数据
特征
选择
归一化互信息
相关性
快速
过滤
特征
选择
(
fcbf
)
分类
Keywords
high-dimensional data
feature selection
normalized mutual information
fast correlation based filter（
fcbf
）
classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于归一化互信息的FCBF特征选择算法
段宏湘
张秋余
张墨逸
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
19
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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