文献

J-GLOBAL ID：201502286281422103   整理番号：15A0037537

名目データのための相互情報に基づく特徴選択アルゴリズム【Powered by NICT】

Mutual information-based feature selection algorithm for nominal data

著者 (2件)： Gu Wenqiang (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Ind. Ministry of Education, School of IoT Engineering, Jiangnan Univ. ...) ,  Li Zhihua (Engineering Res. Center of IoT Technol. Application, Ministry of Education, Jiangsu, Wuxi)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 50  号： 16  ページ： 135-139  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 本論文では,名目上のデータの関連性の少ない冗長性(MRLR)アルゴリズムと呼ばれる相互情報に基づく新しい特徴選択手法を提案した。情報量の計算法を再構成することにより,条件付き相互情報,データ関連計算に必要なように特徴間の依存性,および特徴選択の評価関数の新しい定義を与え,新しい特徴選択基準を用いて,各特徴の重要性,関連性と冗長性を考慮に入れたを評価することであるとした。MRLRにおいて,実験結果は,関連性と冗長性はそれぞれ潜在クラス上の特徴と特徴間の依存性の依存性を測定するために,相互情報を利用することを示し,それはまた正確さとMRLRアルゴリズムの有効性を強化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  冗長性 ,  情報量 ,  評価関数 ,  匂い

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特徴選択 ,  アルゴリズム