【摘 要】
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对候选特征进行降维在机器学习领域,如分类、聚类问题中占有很重要的地位.现有的方法大多数是基于单一特征对目标T的依赖性或特征与特征之间对Y影响的关联性,互补性和冗余性
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对候选特征进行降维在机器学习领域,如分类、聚类问题中占有很重要的地位.现有的方法大多数是基于单一特征对目标T的依赖性或特征与特征之间对Y影响的关联性,互补性和冗余性进行特征选择.然而这些方法几乎都没有考虑到组合特征,如属性A,B仅包含Y中的极少量信息,甚至与Y完全独立,但A＆B能提供关于Y的大量信息,甚至完全决定Y.基于此,提出了一种能够从特征集合中挖掘到组合特征与单一特征的特征选择算法,首先对不显著特征进行组合并按照条件概率分布表生成新的候选特征;然后,对单一特征和组合特征利用基于最大相关性和最小冗余度
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