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J-GLOBAL ID：201702289613184011   整理番号：17A0104988

相互情報量に基づくハイブリッド属性データの特徴選択方法【JST・京大機械翻訳】

Mutual information based feature selection for mixed attributes data

著者 (3件)： Liu Haitao (Collage of Science,Naval Univ.of Engineering) ,  Wei Ruxiang (Administrative Office of Training,Naval Univ.of Engineering) ,  Yuan Haojie (Collage of Science,Naval Univ.of Engineering)
資料名： Haijun Gongcheng Daxue Xuebao  (Haijun Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 28  号： 4  ページ： 78-84  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2031A  ISSN： 1009-3486  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 混合属性条件下の特徴選択問題に対して、相互情報量に基づく特徴選択方法を提案した。最初に,相互情報量の定義を混合属性に拡張し,その計算法を与え,相互情報量を用いて新しい混合属性間の相関関係を定義した。次に,過の特徴選択における評価基準を改良することによって,オリジナル特性の選択を達成した。最後に,推定精度を基準として,ろ過特性選択におけるパラメータを最適化し,最終的特徴サブセットを決定した。実験結果は以下を示す。この方法は,より良い安定性と推定精度を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  部分集合 ,  評価基準 ,  *相互情報量 ,  最適化 ,  推定精度 ,  改変

著者キーワード (5件)： feature selection ,  mixed attributes ,  mutual information ,  filter ,  wrapper

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相互情報量 ,  属性データ ,  特徴選択