【摘 要】
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在特征选择中候选特征与类标签的相关性是随着已选特征的加入而动态变化的,本文提出了一种新的相关性定义——条件相关性,即基于每一个已选特征给出候选特征和类标签新的相关
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61502199）
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在特征选择中候选特征与类标签的相关性是随着已选特征的加入而动态变化的,本文提出了一种新的相关性定义——条件相关性,即基于每一个已选特征给出候选特征和类标签新的相关性定义。利用条件相关性,提出了一种新颖的基于信息论的条件相关特征选择算法（CRFS）。首先,在理论上证明了条件相关性的优越性;然后,将新的特征选择算法在2个不同的分类器和10个真实数据集上与7种特征选择算法进行比较。实验结果表明,新的算法能有效提高分类性能。
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