[发明专利]一种基于Relief和互信息的特征选择算法在审
| 申请号： | 201810519640.1 | 申请日： | 2018-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN108875795A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 王红滨;褚慈;谢晓东;王勇军;原明旗;王念滨;周连科;秦帅;李浩然;白云鹏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Relief和互信息的特征选择算法，属于计算机算法领域。本发明的步骤如下：(1)将最优特征子集设置成空集，设置最优特征子集权重；(2)选择一个数据中的所有特征中不属于最优特征子集中的特征，将其放入候选最优特征子集中，并通过复合特征评价准则计算当前候选最优特征子集的权重；(3)对此时候选最优特征子集的权重进行评价并更替；(4)去除不符合要求的待选特征；(5)若还有待选特征，则从返回(2)继续计算。否则，算法结束。本发明提供的方法针对Relief特征选择算法只能处理二分类问题而不能处理冗余特征的问题进行改进，提出了基于改进的Relief权重的特征选择算法，使该特征选择算法计算高效的同时具有更高的计算准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 特征选择算法 最优特征子集 权重 互信息 计算机算法 复合特征 评价准则 冗余特征 二分类 准确率 放入 空集 去除 算法 更替 改进 返回 | ||
【主权项】：
1.一种基于Relief和互信息的特征选择算法，其特征在于：步骤如下，步骤一：将最优特征子集设置成空集，并将最优特征子集的权重设置成整型类型数字的最小值；步骤二：选择一个数据中的所有特征中不属于最优特征子集中的特征，将其放入候选最优特征子集中，并通过复合特征评价准则计算当前候选最优特征子集的权重；步骤三：如果此时候选最优特征子集的权重大于上一次计算得到的最优特征子集权重，则将最优特征子集权重更新为当前候选最优特征子集的权重，并将当前的候选特征子集作为最优特征子集；步骤四：如果此时候选最优特征子集的权重小于上一次计算得到的最优特征子集权重，则将该特征从当前数据的待选特征中去除；步骤五：若还有待选特征，则从返回步骤二继续计算；否则，算法结束。
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