[发明专利]基于最大相关最小冗余和排序的特征选择方法在审
| 申请号： | 201810089183.7 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108509388A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 郭继昌;顾翔元;李重仪 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于机器学习、数据挖掘技术领域，为提出新的基于互信息的特征选择方法。为此，本发明采用的技术方案是，基于最大相关最小冗余和排序的特征选择方法，首先利用类标签与候选特征的互信息值来表述相关，利用候选特征与已选特征间互信息值的平均值来表述冗余；然后，利用排序思想分别对相关部分和冗余部分进行处理，实现基于最大相关最小冗余和排序的特征选择。本发明主要应用于机器学习、数据挖掘场合。 | ||
| 搜索关键词： | 冗余 特征选择 排序 最大相关 互信息 候选特征 机器学习 数据挖掘技术 数据挖掘 标签 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于最大相关最小冗余和排序的特征选择方法，其特征是，首先利用类标签与候选特征的互信息值来表述相关，利用候选特征与已选特征间互信息值的平均值来表述冗余；然后，利用排序思想分别对相关部分和冗余部分进行处理，实现基于最大相关最小冗余和排序的特征选择。
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