一种改进离散度的特征选择方法

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摘要：降维在机器学习中起着至关重要的作用。而降维的方法主要有两类：特征选择和特征提取。离散度方法是特征选择中常用的一种方法,通过计算每个特征的离散度来选择特征,被选择的特征一般都具有较高的离散度值。但是离散度的计算没有考虑到特征间的相互影响。通过改进离散度的计算,不单考虑到类间相同特征对离散度的影响,还考虑到不同特征之间的离散度影响。在UCI数据集上的实验证明,改进离散度的特征选择具有较好的性能。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97941X/201207/42504256.html

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关键词：特征选择 cqvip 学术交流 相互影响 HTML 特征选择 机器学习 离散度 模式分类 特征提取