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基于改进Shapley权力指数的特征选择算法
被引量:
2
1
作者
巫红霞
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第11期62-71,共10页
针对特征选择算法对不同类型的数据集性能不稳定的问题,提出一种基于概率模型与改进Shapley权力指数的通用特征选择算法.首先,计算特征对类簇表征与类簇判别的重要性值;然后,计算特征对类簇的不确定度;最终,合并特征的重要性值与不确定...
针对特征选择算法对不同类型的数据集性能不稳定的问题,提出一种基于概率模型与改进Shapley权力指数的通用特征选择算法.首先,计算特征对类簇表征与类簇判别的重要性值;然后,计算特征对类簇的不确定度;最终,合并特征的重要性值与不确定度,提取合适的特征.因为概率模型对数据类型、数据缺陷具有较好的鲁棒性,所以对不同的数据集获得了稳定、高性能的特征选择效果.基于人工合成数据与benchmark数据集的实验结果表明,本算法对不同的数据集保持了稳定的特征选择效果,优于其他算法.
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关键词
概率模型
shapley
权利
指数
特征选择
鲁棒性
数据缺陷
下载PDF
职称材料
题名
基于改进Shapley权力指数的特征选择算法
被引量:
2
1
作者
巫红霞
机构
镇江市高等专科学校装备制造学院
出处
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017年第11期62-71,共10页
文摘
针对特征选择算法对不同类型的数据集性能不稳定的问题,提出一种基于概率模型与改进Shapley权力指数的通用特征选择算法.首先,计算特征对类簇表征与类簇判别的重要性值;然后,计算特征对类簇的不确定度;最终,合并特征的重要性值与不确定度,提取合适的特征.因为概率模型对数据类型、数据缺陷具有较好的鲁棒性,所以对不同的数据集获得了稳定、高性能的特征选择效果.基于人工合成数据与benchmark数据集的实验结果表明,本算法对不同的数据集保持了稳定的特征选择效果,优于其他算法.
关键词
概率模型
shapley
权利
指数
特征选择
鲁棒性
数据缺陷
Keywords
probabilistic model
Sh a p le y p owe r index
fe a tu re s e le c t io n
ro b u s tn e s s
data im p e r fe c t io n
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Shapley权力指数的特征选择算法
巫红霞
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2017
2
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职称材料
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