软件学报

作者：谢娟英，吴肇中

单位：谢娟英，陕西师范大学 计算机科学学院, 陕西 西安 71011911,吴肇中，陕西师范大学 计算机科学学院, 陕西 西安 71011902

关键词：可辨识矩阵;特征辨识度;特征独立性;特征选择;信息增益;皮尔森相关系数

基金：国家自然科学基金(62076159,61673251,12031010);国家重点研发计划(2016YFC0901900);中央高校基本科研业务费专项资金(GK202105003);研究生培养创新基金(2016CSY009,2018TS078)

针对基于信息增益与皮尔森相关系数的特征选择算法FSIP (feature selection based on information gain and Pearson correlation coefficient)存在的特征子集选取需要人工参与的问题,提出基于可辨识矩阵的完全自适应2D特征选择算法DFSIP (discernibility based FSIP).DFSIP算法完全自适应地发现特征子集,每次选择当前特征中最重要的一个特征,并以此特征约简可辨识矩阵,剔除冗余特征,最终自适应地获得最优特征子集.依据最优特征子集构建K-ELM分类器来评价最优特征子集的类别辨识能力.在基因数据集的实验测试以及与FSIP,mRMR,LLE Score,DRJMIM,AVC,AMID算法的实验比较和统计重要性检测表明:DFSIP算法能够自动选择出辨识能力更强的特征子集,基于此特征子集的分类器具有很好的分类性能.

来源：2022年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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