互信息与模糊C均值聚类集成的特征优选方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：kissall

【摘要】

：

针对大型数据中大量冗余特征的存在可能降低数据分类性能的问题,提出了一种基于互信息(MI)与模糊C均值(FCM)聚类集成的特征自动优选方法 FCC-MI。首先分析了互信息特征及其相关度函数,根据相关度对特征进行排序;然后按照最大相关度对应的特征对数据进行分组,采用FCM聚类方法自动确定最优特征数目;最后基于相关度对特征进行了优选。在UCI机器学习数据库的7个数据集上进行实验,并与相关文献中提出的基于

【作者】

：

朱接文肖军

【机构】

：

江西工业工程职业技术学院计算机工程系

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2014年09期

【关键词】

：

互信息特征优选模糊C均值聚类数据分组 Mutual Information(MI)feature selectionFuzzy C-Means(FCM)

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