基于最大信息系数的特征选择、分类方法及其装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201410228055.8
IPC分类号：G06F17/30;G06K9/62
申请日期：
2014-05-27
申请人：
哈尔滨理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于最大信息系数的特征选择、分类方法及其装置
申请号	CN201410228055.8	申请日期	2014-05-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-09-17	公开/公告号	CN104050242A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	哈尔滨理工大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨理工大学	当前权利人	哈尔滨理工大学
发明人	孙广路;何勇军;刘广明
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	李迪

摘要

本发明涉及一种基于最大信息系数的特征选择、分类方法及其装置，所述特征选择方法包括：S1，基于互信息准则将原始特征进行排序，将相关度低于阈值的特征删除，并将所述相关度高于阈值的特征形成初始特征子集；S2，计算在所述初始特征子集中的特征之间的最大信息系数；S3，根据所述最大信息系数，删除所述初始特征子集中的冗余特征，得到低维特征子集。本发明所述的特征选择方法通过使用互信息以及最大信息系数的方式进行特征选择，从而去除冗余特征，降低了数据的维度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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