Abstract-A filter metod för val av funktioner baserat på ömsesidig information, kallas normaliserad ömsesidig information funktion val (NMIFS), presenteras. NMIFS är en förbättring över Battitis MIFS-, MIFS-U- och mRMR-metoder. Den genomsnittliga normaliserade ömsesidiga informationen föreslås som ett mått på redundans bland funktioner. NMIFS överträffade MIFS, MIFS-U och mRMR på flera artificiella data och referensdata utan att kräva en användardefinierad parameter. Dessutom kombineras NMIFS med en genetisk algoritm för att bilda ett hybridfilter/inpackningsmetod som kallas GAMIFS. Detta inkluderar ett initieringsförfarande och en mutationsoperatör baserad på NMIFS för att påskynda konvergensen av den genetiska algoritmen. GAMIFS övervinner begränsningarna i inkrementella sökalgoritmer som inte kan hitta beroenden mellan grupper av funktioner. Index Terms-Feature val, genetiska algoritmer, flerlager perceptron (MLP) neurala nätverk, normaliserad ömsesidig information (MI).
Estévez m.fl. studerade funktionens urvalsteori baserad på ömsesidig information och föreslagen NMIFS REF-algoritm.
Normalized Mutual Information Feature Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}