Ömsesidig information är en bra indikator på relevans mellan variabler och har använts som ett mått i flera funktionsvalsalgoritmer. Det är dock svårt att beräkna den ömsesidiga informationen, och utförandet av en algoritm för val av funktioner beror på riktigheten i den ömsesidiga informationen. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att beräkna ömsesidig information mellan indata och klassvariabler baserat på Parzen-fönstret, och vi tillämpar detta på en funktionsvalalgoritm för klassificeringsproblem.
Kwak och Choi REF föreslog algoritmen för val av funktioner baserat på Parzen-fönstrets ömsesidiga information.
Input feature selection by mutual information based on Parzen window
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}