【摘 要】
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在过去的几十年中,特征选择已经在机器学习和人工智能领域发挥着重要作用。许多特征选择算法都存在着选择一些冗余和不相关特征的现象,这是因为它们过分夸大某些特征重要性。
【机 构】
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北京邮电大学软件学院,北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室
【基金项目】
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国家科技基础性工作专项基金资助项目(No.2015FY111700-6)~~
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在过去的几十年中,特征选择已经在机器学习和人工智能领域发挥着重要作用。许多特征选择算法都存在着选择一些冗余和不相关特征的现象,这是因为它们过分夸大某些特征重要性。同时,过多的特征会减慢机器学习的速度,并导致分类过渡拟合。因此,提出新的基于前向搜索的非线性特征选择算法,该算法使用互信息和交互信息的理论,寻找与多分类标签相关的最优子集,并降低计算复杂度。在UCI中9个数据集和4个不同的分类器对比实验中表明,该算法均优于原始特征集和其他特征选择算法选择出的特征集。
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