基于互信息和遗传算法的特征选择算法OACSTPCD
Feature Selection Algorithm Based on Mutual Information and Genetic Algorithm
本文提出了一种新的基于互信息和遗传算法的监督、封装型特征选择算法.该算法设计了基于互信息的特征之间以及特征与类之间的相关性度量指标,并结合遗传算法具有的较强的全局寻优能力,在候选特征空间中寻找特征间相关性低,特征与类相关性高且分类精度高的全局最优特征子集.本文在10个标准数据集上,与8个基于相关性的特征选择算法进行了对比实验.在3个分类器下,本文算法对应的平均分类精度分别为88.98%,87.5%和86.95%,优于所有对比算法.结果表明,本文算…查看全部>>
A novel feature selection algorithm using mutual information and genetic algorithm is presented in this paper.The algo-rithm designed the metrics for measuring the correlation between features and that between features and classes based on mutual in-formation.By combining the strong global optimization capability of genetic algorithms,it can search for a globally optimal feature subset in the candidate feature space,characterized by low inter-feature correla…查看全部>>
张婧;曹峰;董毓莹;张超;余银中;唐超
太原学院 数学系,山西 太原 030032山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006安徽华治新能源科技有限公司,安徽 合肥 230601合肥学院 人工智能与大数据学院,安徽 合肥 230601
计算机与自动化
特征选择相关性熵互信息遗传算法
feature selectioncorrelationentropymutual informationgenetic algorithm
《山西大学学报（自然科学版）》 2024 (1)
基于多粒度计算的高光谱遥感影像光谱—空间分类研究
1-8,8
国家自然科学基金(6207229162272284)安徽省自然科学基金(2008085MF202)
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