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J·穆里略。；纪尧姆，S。；Spetale，F。；塔皮亚，E。；布拉西奥，P。

根据交互指数将特征选择设置为分类。 （英语） 兹比尔1374.68565

模糊集系统。 270, 74-89 (2015).
摘要：在许多现实世界的数据集中，特征的单独和协调动作可能与类别识别有关。本文提出了一种基于冗余或互补特征表征的相关特征选择计算策略。使用模糊测度和由模糊测度系数计算的交互指数来实现表征。模糊测度识别需要将原始数据转化为置信度。考虑到特征值在所有类中的分布，执行这一关键步骤。然后使用改进版的启发式最小二乘算法估计模糊度量系数，该算法包括对未接触系数的有效管理。然后，对任意数量的特征使用Shapley指数的推广。在合成数据集上进行了模拟实验，以研究该广义交互指数的行为。对于包含冗余或互补特征以及噪声的极端数据集，索引值由数学公式定义。该结果用于激励考虑特征交互的特征选择准则。在基准数据集上的实验结果表明，该建议允许设计紧凑、可解释和有竞争力的分类模型。

引用于2文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

Choquet积分；子集特征化；HLMS公司；广义Shapley指数

软件：

卡帕拉布
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Murillo}等人，《模糊集系统》。270、74-89（2015年；Zbl 1374.68565）
全文： 内政部 哈尔

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