改进的正则化互信息特征选择算法在分类中的应用

“基于正则化互信息改进输入特征选择的分类算法” 在当前的数据分析领域，特征选择是一项至关重要的任务，特别是在处理大量特征的数据集时。由于存在冗余特征，这些特征不仅会增加计算负担，还可能降低模型的性能和效率。互信息（Mutual Information, MI）作为一种衡量两个随机变量间依赖性的信息理论工具，被广泛应用于特征选择算法中，因为它能捕捉非线性的关系，不受变量分布的影响。 本文提出的“基于正则化互信息改进输入特征选择的分类算法”（NMIFS-FS2）旨在解决基于MI的传统特征选择方法中的一个关键问题：如何确定冗余度参数β。传统方法中，特征与类别的MI被用来评估特征的重要性，但这种方法通常需要手动设定β值，这在实际应用中往往很困难。NMIFS-FS2算法通过考虑特征组合与类别的MI，而不是单一特征，有效地规避了这一问题，从而无需预先确定β值，扩大了算法的应用范围。 NMIFS-FS2算法的核心在于，它使用特征组合的MI来度量特征的相关性和重要性，这有助于识别那些单独看起来不显著，但组合起来能提供更多信息的特征。这种方法提高了特征选择的准确性和鲁棒性，减少了对参数调整的依赖。 为了证明算法的有效性，作者进行了两组实验，对比了NMIFS-FS2与其他几种传统分类算法的性能。实验结果表明，NMIFS-FS2在分类精度、稳定性以及计算复杂度上均表现出优越性，证明了其在特征选择领域的创新性和实用性。 参考文献中，[3]提出了知识增益（Knowledge Gain, KG）作为特征选择函数，满足特定约束条件，以构造高性能的特征选择方法。[4]介绍了无监督的特征选择方法UFS-MI，利用UmRMR（无监督最小冗余最大相关）标准来评估特征的重要性，考虑了相关度和冗余度。[5]则探讨了基于互信息的MIFS和MIFS-U算法，这两个算法引入了冗余度参数β来量化特征间的冗余。 潘果的这项研究通过引入正则化互信息的概念，改进了特征选择的策略，提高了分类算法的性能，降低了计算复杂度，并且避免了冗余度参数的不确定性，为特征选择提供了一个新的有效途径。