【摘 要】
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特征选择算法主要分为fiher和wrapper两大类，并已提出基于不同理论的算法模型，但依然存在算法处理能力不强、子集分类精度不高等问题。基于模糊粗糙集的信息熵模型提出最大互信
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特征选择算法主要分为fiher和wrapper两大类，并已提出基于不同理论的算法模型，但依然存在算法处理能力不强、子集分类精度不高等问题。基于模糊粗糙集的信息熵模型提出最大互信息最大相关熵标准，并根据该标准设计了一种新的特征选择方法，能同时处理离散数据、连续数据和模糊数据等混合信息。经UCI数据集试验，表明该算法与其他算法相比，具有较高的精度，且稳定性较高，是有效的。
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