[发明专利]一种基于先验概率分布的嵌入式特征选择方法和设备在审
| 申请号： | 202011438665.2 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112529077A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 陈会;姜青山;刘薇;肖焯 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳智趣知识产权代理事务所(普通合伙) 44486 | 代理人： | 王策 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于先验概率分布的嵌入式特征选择方法和设备，方法包括：步骤1、获取训练数据集中第K类的样本；步骤2、给定预设常数，所述预设常数是由基于狄利克雷分布函数的权值得到的；所述狄利克雷分布用以估计贝叶斯定理的先验概率；步骤3、基于用以确定所述样本属于预设类的一维高斯分布函数的平均值确定预设均值；所述一维高斯分布函数是用以估计贝叶斯定理的条件概率；步骤4、基于所述样本的值以及所述预设均值确定中间值；步骤5、确定所述中间值进行对数运算的和值；步骤6、基于预设的常数，所述中间值以及所述和值确定所述K类的权重。本方案可以简单快速有效的得到权重。可以选择权重值大的属性代表类别，减少数据冗余。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 先验 概率 分布 嵌入式 特征 选择 方法 设备 | ||
【主权项】：
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