Sammanfattning av denna webbsida: Feature Selection är ett viktigt steg i uppbyggnaden av noggranna klassificeringar och ger bättre förståelse för datamängderna. I detta dokument föreslår vi en metod för urval av undergrupper som bygger på högdimensionell ömsesidig information. Vi föreslår också att entropi av klassattributet används som ett kriterium för att bestämma lämplig delmängd av funktioner när man bygger klassificerare. Vi bevisar att om den ömsesidiga informationen mellan en funktion som X och klassen attribut Y är lika med entropi av Y, Då X är en Markov Filt av Y. Vi visar att det i vissa fall är omöjligt att tillnärma den högdimensionella ömsesidiga informationen med algebraiska kombinationer av parvis ömsesidig information i alla former. Dessutom är omfattande sökningar av alla kombinationer av funktioner en förutsättning för att hitta den optimala funktionen undergrupper för att klassificera dessa typer av datamängder. Vi visar att vårt tillvägagångssätt överträffar befintliga delmängdsmetoder för filterfunktioner för de flesta av de 24 utvalda referensdatamängderna.
I REF mäter författarna förhållandet mellan kandidatfunktionen undergrupper U och klassattributet y som utnyttjar resultaten på algoritmen Discrete Function Learning (DFS ) gemensamt till den högdimensionella ömsesidiga informationsutvärderingen.
A Feature Subset Selection Method Based On High-Dimensional Mutual Information
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}