Val av funktioner används inom många tillämpningsområden som är relevanta för experter och intelligenta system, såsom datautvinning och maskininlärning, bildbehandling, anomalidetektering, bioinformatik och behandling av naturligt språk. Feature val baserat på informationsteori är ett populärt tillvägagångssätt på grund av dess beräkningseffektivitet, skalbarhet i termer av dataset dimensionalitet, och oberoende från klassificeringen. Gemensamma nackdelar med detta tillvägagångssätt är bristen på information om samspelet mellan funktionerna och klassificeringen, och valet av överflödiga och irrelevanta egenskaper. Det senare beror på begränsningarna i de använda målfunktionerna som leder till överskattning av funktionens betydelse. För att ta itu med detta problem införs i denna artikel två nya icke-linjära urvalsmetoder, nämligen gemensam ömsesidig informationsmaximering (JMIM) och normaliserad gemensam ömsesidig informationsmaximering (NJMIM); båda dessa metoder använder ömsesidig information och kriteriet "maximum of the minimum", vilket lindrar problemet med överskattning av funktionens betydelse, vilket har visats både teoretiskt och experimentellt. De föreslagna metoderna jämförs med elva allmänt tillgängliga dataset med fem konkurrerande metoder. Resultaten visar att JMIM-metoden överträffar de övriga metoderna på de flesta testade offentliga datauppsättningar, vilket minskar det relativa genomsnittliga klassificeringsfelet med nästan 6 % jämfört med nästa metod med bästa resultat. Resultatens statistiska signifikans bekräftas av ANOVA-testet. Dessutom ger denna metod den bästa avvägningen mellan noggrannhet och stabilitet.
Liknande CMIM, gemensam ömsesidig information Maximering (JMIM) och normaliserad gemensam ömsesidig information Maximering (NJMIM) REF använder också ömsesidig information och "maximizes of the minimum" kriterier för att välja funktioner.
Feature selection using Joint Mutual Information Maximisation
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}