[发明专利]一种基于模糊集特征熵值计算的特征选择方法在审
| 申请号： | 201910914920.7 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110689074A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 郭方方;孙思佳;赵天宇;吕宏武;冯光升;王瑞妮;王欣悦;何迪 | 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;23 |
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| 摘要： | 本发明属于安全数据分析领域，具体涉及一种基于模糊集特征熵值计算的特征选择方法。本发明主要包括计算理想矢量矩阵、计算相似度矩阵、计算特征的熵、计算缩放因子SF | ||
| 搜索关键词： | 矩阵 计算复杂度 理想矢量 缩放因子 特征选择 计算相似度 安全数据 传统信息 取值空间 信息增益 模糊集 信息熵 减小 模糊 优化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊集特征熵值计算的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，计算理想矢量矩阵：对训练数据集X上所有样本计算广义均值求其计算理想矢量矩阵V；/n步骤2，计算相似度矩阵：根据步骤1中求解的矢量矩阵V在训练数据集X中提取特征集合A，并对特征集合A中的每个样本计算其在特征d与类别i上的理想矢量V
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