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点态互信息稀疏嵌入特征选择。 (英语) Zbl 07629282号

摘要:特征选择是一种有效的降维方法。通过引入多种启发式信息,广泛实现了基于粗糙集和模糊粗糙集的特征选择。现有的大多数启发式特征选择方法在构造特征评价函数时忽略了不同特征具有不同分类能力的事实。由于搜索策略的局限性,可能会选择出局部最优的特征子集。基于回归分析的嵌入式特征选择可以在一定程度上避免陷入局部最优特征子集。然而,只涉及特征空间和决策空间之间的线性关系。为了克服这些问题,本文提出了一种逐点互信息稀疏嵌入特征选择模型(PMISEFS)。在该模型中,基于模糊信息颗粒构建逐点模糊互信息矩阵,以表征特征的可分辨性以及数据集的特征空间和决策空间之间的非线性关系。引入分类信息矩阵,进一步描述样本的预测决策与实际决策之间的一致性。将模糊互信息张量稀疏嵌入决策矩阵中,通过施加平滑约束自适应学习稀疏嵌入系数,即特征的信息融合系数(IFC),以避免过拟合。设计了一种嵌入式特征选择算法来自适应学习最优IFC。对各种基准数据集进行了广泛的实验,实验结果表明,该模型优于最先进的启发式和嵌入式特征选择方法。

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68层37 人工智能背景下的不确定性推理
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全文: 内政部

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