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基于Reshef提出的具有普适性与公平性的测度函数MIC,并结合最大相关最小冗余的理念,发展一种“最大相关最小冗余可比”的特征选择算法MIC-mRMR。以5个UCI数据为例,采用SVM预测模型进行验证,得到优于传统最小相关最大冗余算法的结果。
基于最大信息系数和最大相关最小冗余的特征选择算法研究
【摘 要】
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基于Reshef提出的具有普适性与公平性的测度函数MIC,并结合最大相关最小冗余的理念,发展一种“最大相关最小冗余可比”的特征选择算法MIC-mRMR。以5个UCI数据为例,采用SVM预
【机 构】
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湖南农业大学东方科技学院,湖南农业大学植物保护学院
【出 处】
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数码设计
【发表日期】
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2018年14期
【基金项目】
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湖南农业大学东方科技学院青年科学基金项目(16QNZ02),湖南农业大学青年科学基金项目(16QN40).
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