基于互信息的主成分分析特征选择算法
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中国科学院声学研究所东海研究站

作者简介:

范雪莉


PCA based on mutual information for feature selection
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    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.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

范雪莉 冯海泓 原猛.基于互信息的主成分分析特征选择算法[J].控制与决策,2013,28(6):915-919

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  • 收稿日期:2012-02-09
  • 最后修改日期:2012-06-01
  • 在线发布日期: 2013-06-20
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