基于互信息的主成分分析特征选择算法

被引：103

作者：

范雪莉

冯海泓

原猛

机构：

[1] 不详

[2] 中国科学院声学研究所东海研究站

[3] 不详

来源：

控制与决策 | 2013年 / 06期

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

互信息; 主成分分析; 特征选择;

D O I：

10.13195/j.cd.2013.06.117.fanxl.026

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

主成分分析是一种常用的特征选择算法,经典方法是计算各个特征之间的相关,但是相关无法评估变量间的非线性关系.互信息可用于衡量两个变量间相互依赖的强弱程度,且不局限于线性相关,鉴于此,提出一种基于互信息的主成分分析特征选择算法.该算法计算特征间的互信息,以互信息矩阵的特征值作为评价准则确定主成分的个数,并衡量主成分分析特征选择的效果.通过实例对所提出方法和传统主成分分析方法进行比较,并以神经网络为分类器分析分类效果.

引用

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