论文研究 基于正则化互信息改进输入特征选择的分类算法.pdf

针对基于互信息（MI）传统特征选择方法中要求确定冗余度参数[β]的问题，提出一种改进型特征选择算法NMIFS-FS2。该算法在对连续或离散特征进行选择时，输入为特征组合与类之间的MI，代替传统算法中单一特征与类之间的MI，解决了冗余度参数[β]很难确定的问题，扩大了应用范围。进行的两组实验验证了该算法的有效性。实验结果表明，相比几种传统的分类算法，该算法具有更好的鲁棒性、稳定性和高效性。