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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于最大信息系數與冗余分攤策略的特征選擇方法

      基于最大信息系數與冗余分攤策略的特征選擇方法

      2021-03-26 | pdf | 0.71 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　特征選擇是機器學習的關鍵環節，通常采用最小冗余最大相關法進行特征選擇，但該方法存在相關性測度與冗余性測度不可比、特征引入無法自動終止等問題。為此，提出一種基于最大信息系數（MIC）與冗余分攤策略的特征選擇方法（MlC- share）。以MIC度量相關性測度與冗余性測度，釆用冗余分攤策略獲取新的特征得分，自動終止特征引入過程，減少最優子集確定所需時間。仿真結果表明，與PLSR、MIFS、 KNN-FABO等特征選擇方法相比， Mic-share方法得到的回歸數據均方根誤差更小，分類數據錯誤多更低。

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