许尧
- 作品数：3 被引量：14H指数：3
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于组策略的过滤式特征选择算法被引量：4
- 2016年
- MRMR算法具有快速、高效等优势,在处理高维数据方面较为流行。提出一种基于组策略的MRMR改进算法(MRMRE),该算法不仅考虑单个特征属性的相关性与冗余性,同时针对特征组间的相互关系进行研究。算法以MRMR算法为框架,以CCA作为度量基准,选择SVMs作为基分类器,使其特征选择效果提升。在UCI机器学习数据库中图像与基因序列数据集上的大量实验表明,与MRMR算法相比,所提出的算法其特征选择结果具有更高的结果稳定性与分类精度。
- 许尧胡学钢李培培
- 关键词：组策略
- 一种过滤式多标签特征选择算法被引量：8
- 2015年
- 多标签数据的过滤式特征选择依靠特征评价对特征选择,快速有效得到候选特征.但现有算法多将标签集合简单化,将其视作独立标签加以研究,忽视了多标签集合内部相互关系.近年来,由于MRMR算法在单标签数据领域方面简单、快速、高效的特征选择能力,成为过滤式特征选择算法的流行算法之一.提出一种基于MRMR(Max-Relevance Min-Redundancy)过滤式多标签特征选择算法(ML-MRMR),直接通过对特征进行权重计算,得到特征与多标签集合的相互关系,以获得更好的候选特征子集.同时,算法的特征评价过程中不仅考虑了特征间以及特征与多标签的相互影响,更考虑到多标签内部可能存在的相互关系,将标签相关性加入特征评价当中,提出了可适应多标签数据的度量标准.最后,在真实多标签数据集上的实验结果表明:所提算法能够对数据大幅降维并稳定有效地提高降维后数据的分类效果.
- 胡学钢许尧李培培张玉红
- 关键词：过滤式互信息
- 过滤式特征选择算法研究
- 随着信息时代的快速发展，不同行业产生了大量的行业数据。这些数据蕴含着行业的重要信息，然而这些数据过于庞大，不仅样本动辄千万计，而且数据维度较高，给数据挖掘工作带来极大不便。作为数据降维的重要手段之一，特征选择具有大幅降低...
- 许尧
