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针对高维数据的马尔科夫毯特征选择
被引量:
6
1
作者
李静星
杨有龙
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期58-66,共9页
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度...
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。
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关键词
特征选择
最大信息系数
马尔科夫毯代表集
次最优特征子集
适应度函数
粒子群算法
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职称材料
题名
针对高维数据的马尔科夫毯特征选择
被引量:
6
1
作者
李静星
杨有龙
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期58-66,共9页
基金
国家自然科学基金(61573266)。
文摘
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。
关键词
特征选择
最大信息系数
马尔科夫毯代表集
次最优特征子集
适应度函数
粒子群算法
Keywords
feature selection
maximal information coefficient
Markov blanket representative set
suboptimal feature subset
fitness function
particle swarm optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对高维数据的马尔科夫毯特征选择
李静星
杨有龙
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
6
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