【摘 要】
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科学技术这一大助力促使我们跨入了大数据的新时代,学习者从指数级数据中去找出那些对自己研究问题有帮助的信息是非常重要的.为了避免其他无关的信息干扰研究与学习,我们必须把用来建立模型的数据集的维度降到一定范围.降低维度的方法种类繁多,特征选择便是一种方法.本文提出了一种降维方法GA-MAX-NMIFS.该方法以标准互信息和决策树为基础去评判数据集中的变量.首先,用MAX-NMIFS方法对初始数据集中的
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科学技术这一大助力促使我们跨入了大数据的新时代,学习者从指数级数据中去找出那些对自己研究问题有帮助的信息是非常重要的.为了避免其他无关的信息干扰研究与学习,我们必须把用来建立模型的数据集的维度降到一定范围.降低维度的方法种类繁多,特征选择便是一种方法.本文提出了一种降维方法GA-MAX-NMIFS.该方法以标准互信息和决策树为基础去评判数据集中的变量.首先,用MAX-NMIFS方法对初始数据集中的变量进行选择得到候选数据集.然后,用决策树在候选数据集中找出具有最大分类正确率的子数据集作为准数据集,紧接着用遗传算法对准数据集寻优得到目标数据集.最后,在模拟数据集和16个实证数据上用GA-MAX-NMIFS特征选择方法降维.用初始数据集和降维后的新数据集分类并比较,实验结果表明了GA-MAX-NMIFS特征选择方法降维后的分类些果好于其初始数据集的些果,并且该方法有些地选择出模拟数据集和16个实证数据集中对后续学习有用的特征.
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