【摘 要】
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在机器学习中，信息冗余和无关特征会导致较高的计算复杂度以及过拟合问题。为此，提出一种基于联盟博弈的Filter特征选择算法。采用联合互信息度量联盟与目标类的依赖程度，使用Sh
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院
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在机器学习中，信息冗余和无关特征会导致较高的计算复杂度以及过拟合问题。为此，提出一种基于联盟博弈的Filter特征选择算法。采用联合互信息度量联盟与目标类的依赖程度，使用Shapley权利指数评估每个特征在整个特征空间中的重要性，选择具有最高优先权的特征子集用于分类学习。实验结果表明，在c4．5和支持向量机2种分类器下，该算法特征子集分类准确率的均值分别为88．72％、93．39％，高于mRMR算法和ReliefF算法。
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