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针对传统特征选择算法只专注于特征类相关性或者特征冗余性的问题,提出一种基于条件互信息的特征选择算法。该算法采用k-means的基本思想聚类特征,并从中选出类相关度最大的特征,从而去除不相关和冗余特征。实验使用5个数据集,结果表明,该算法的分类性能优于传统特征选择算法。
基于条件互信息的特征选择改进算法
【摘 要】
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针对传统特征选择算法只专注于特征类相关性或者特征冗余性的问题,提出一种基于条件互信息的特征选择算法。该算法采用k-means的基本思想聚类特征,并从中选出类相关度最大的
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年14期
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目(2009AA01Z429)
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