【分享】特征选择——基于假设检验的Filter方法

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Filter方法是特征选择方法类型之一，依据数据的特点无监督地实现特征的选择。本文针对数据中可能出现的离散型和连续型属性，基于假设检验（主要是Pearson卡方检验、单因子方差分析和Pearson相关系数的显著性检验），对不同类型属性间的关联性实现了度量，是一种较为实用的特征选择方法。希望能对共同学习者有所裨益。
公式较多，有兴趣的可以到博客中查看。
http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html

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关键词：filter 假设检验 特征选择 ILT LTE 特征选择 Filter 过滤式 假设检验 卡方检验