【摘 要】
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函数型数据将观测到的数据作为一个整体,关注数据自身的内在结构而不只是数据的呈现形式,相较于传统的数据包含了更多的信息,因此对函数型数据的分析和研究具有重要的价值。
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,西安交通大学
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61673249,U1805263,山西省回国留学人员科研基金项目No.2016-004,赛尔网络下一代互联网技术创新项目No.NGII20170601.
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函数型数据将观测到的数据作为一个整体,关注数据自身的内在结构而不只是数据的呈现形式,相较于传统的数据包含了更多的信息,因此对函数型数据的分析和研究具有重要的价值。在函数型数据分析中,特征选择也是一个需要解决的问题。提出了一种面向函数型数据的动态互信息(dynamic mutual information,DMI)特征选择方法,充分考虑数据的内在特征,运用互信息将特征进行排序和动态选择,不仅可以获得稳定的特征子集,而且充分考虑了样本在特征选择中的作用,较好地避免了信息的冗余。进一步提出了一种动态条件互信息(
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