【摘 要】
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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,
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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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