标签:limits 特征选择 sum jt ik GA 特征提取 CFS
CFS-GA特征选择/特征提取
CFS
对于一个样本空间,构造一个二维矩阵A代表此样本空间,A中每行代表一条数据,每列代表一个特征
样本中的数据分为数个特征,其中\(A_i\)表示第\(i\)个特征,\(a_{ij}\)表示第i行第j列那条数据
计算特征\(A_i\)的熵
\[H(A_i)=-\sum\limits_{{}{k}}p(a_{ik})log_2(p(a_{ik})) \]计算已知特征\(A_j\)的情况下\(A_i\)的熵的公式
\[H(A_i|A_j)=-\sum\limits_{{}{t}}p(a_{jt})\sum\limits_{{}{k}}p(a_{ik}|a_{jt})log_2(p(a_{ik}|a_{jt})) \]对称不确定方法
用以确保信息增益规格化,使其是可比较和具有相同效果
\[SU=2.0×[\frac{H(A_i)-H(A_i|A_j)}{H(A_i)+H(A_j)}] \]计算适应度
\[Fitness(h)=\frac{m·\overline{r_{ca}(h)}}{\sqrt{m+m·(m-1)·\overline{r_{aa}(h)}}} \]\(h\)为特征子集
标签:limits,特征选择,sum,jt,ik,GA,特征提取,CFS 来源: https://www.cnblogs.com/AlwaysSui/p/15540647.html
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