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FSMRDE公司

swMATH ID: 22250
软件作者: 姜凤;隋跃飞;周,林
描述: 一种基于相对决策熵的特征选择方法。粗糙集理论被证明是一种有效的特征选择工具。为了避免穷举方法中的指数计算,在粗糙集中提出了许多启发式特征选择算法。然而,这些算法仍然存在计算成本高的问题。本文提出了一种新的粗糙集启发式特征选择算法(FSMRDE)。为了度量FSMRDE中特征的重要性,我们提出了一种新的相对决策熵模型,它是Shannon信息熵在粗糙集中的扩展。此外,为了测试FSMRDE的有效性,我们将其应用于入侵检测和其他应用领域。实验结果表明,利用基于相对决策熵的特征显著性作为启发式信息,FSMRDE可以有效地进行特征选择。特别是,FSMRDE能够为大型数据集实现良好的可扩展性。
主页: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320315000424
关键词: 粗糙集;特征选择;粗糙度,粗糙度;依赖程度;相对决策熵;特征重要性
相关软件: UCI-毫升;Scikit公司;COOLCAT公司;群集查找;开放式基金;PRMLT公司;罗塞塔;RSL公司;RSES系统;KDD杯;4.5条
引用于: 13文件

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