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基于改进Shapley权力指数的特征选择算法 被引量:2
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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. 展开更多
关键词 概率模型 shapley权利指数 特征选择 鲁棒性 数据缺陷
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