【摘 要】
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现存的数据提取算法,大都以方差贡献率作为评价准则,来衡量特征提取的效果.然而方差贡献率注重的是样本相关矩阵特征值的性质,并不能顾及到信息的度量问题.文中将Shannon信息
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
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现存的数据提取算法,大都以方差贡献率作为评价准则,来衡量特征提取的效果.然而方差贡献率注重的是样本相关矩阵特征值的性质,并不能顾及到信息的度量问题.文中将Shannon信息熵理论引入提取算法,定义类概率、类信息函数,通过计算累计信息贡献率来确定提取特征维数,提取效果可以从信息论的角度评价.将此理论与因子分析(FA)结合,建立基于信息熵的FA特征提取算法,利用信息贡献率确定主因子提取的个数.通过实例分析,验证理论的有效性.
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