一种基于属性关系的特征选择算法

被引：12

作者：

胡静 ^{[1
]}

华俊 ^{[1
]}

姜羽 ^{[1
]}

宋铁成 ^{[1
]}

刘世栋 ^{[2
]}

郭经红 ^{[2
]}

机构：

[1] 东南大学信息科学与工程学院

[2] 国网智能电网研究院信息通信研究所

来源：

控制与决策 | 2015年 / 10期

关键词：

特征选择; 属性关系; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

对于包含大量特征的数据集,特征选择已成为一个研究热点,能剔除无关和冗余特征,将会有效改善分类准确性.对此,在分析已有文献的基础上,提出一种基于属性关系的特征选择算法(NCMIPV),获取优化特征子集,并在UCI数据集上对NCMIPV算法进行性能评估.实验结果表明,与原始特征子集相比,该算法能有效降低特征空间维数,运行时间也相对较短,分类差错率可与其他算法相比,在某些场合下性能明显优于其他算法.

引用

页码：1903 / 1906

页数：4