[發(fā)明專利]基于最大信息系數(shù)的特征選擇、分類方法及其裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410228055.8
• 申請(qǐng)日: 2014-05-27
• 公開（公告）號(hào): CN104050242B
• 公開（公告）日: 2018-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫廣路;何勇軍;劉廣明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11002
• 代理人: 李迪

1.一種基于最大信息系數(shù)的特征選擇方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，基于互信息準(zhǔn)則將原始特征進(jìn)行排序，將相關(guān)度低于閾值的特征刪除，并將所述相關(guān)度高于閾值的特征形成初始特征子集；

S2，計(jì)算在所述初始特征子集中的特征之間的最大信息系數(shù)；

S3，根據(jù)所述最大信息系數(shù)，刪除所述初始特征子集中的冗余特征，得到低維特征子集；

所述步驟S3包括：

S31，選擇最大信息系數(shù)超過設(shè)定閾值的特征對(duì)；

S32，將相互關(guān)聯(lián)的特征對(duì)組成冗余特征集合；

S33，選取每個(gè)冗余特征集合中貢獻(xiàn)度最大的特征作為子特征，并將所述每個(gè)冗余特征集合中的其他特征刪除；

假設(shè)一個(gè)特征對(duì)集合中有k個(gè)特征f₁,f₂......f_k，其中特征f_i和f_j之間的MIC值為m_ij，且只保留m_ij>0.8的值，其他特征對(duì)之間的MIC值設(shè)置為0，如此會(huì)得到一個(gè)k×k的矩陣，其中元素只包含0和大于0.8的數(shù)值，矩陣如下：

對(duì)矩陣的每一列求和，得到一組數(shù)值M₁,M₂......M_k，其中的每一個(gè)值代表特征f_i在特征對(duì)集合中的貢獻(xiàn)度；

S34，將每個(gè)所述冗余特征集合的子特征組成所述低維特征子集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于最大信息系數(shù)的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：

根據(jù)所述原始特征與類別之間的相關(guān)程度對(duì)所述原始特征進(jìn)行排序，并將相關(guān)程度低于閾值的特征刪除。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于最大信息系數(shù)的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

S21，將所述初始特征子集中的特征放置在二維坐標(biāo)系中；

S22，對(duì)所述二維坐標(biāo)系進(jìn)行多次網(wǎng)格劃分；

S23，計(jì)算在每次網(wǎng)格劃分下，每一塊網(wǎng)格中的特征之間的互信息值，計(jì)算每次網(wǎng)格劃分的最大互信息值，并建立最大互信息矩陣；

S24，通過最大互信息矩陣計(jì)算所述初始特征子集中的特征的最大信息系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于最大信息系數(shù)的特征選擇方法，其特征在于，所述建立最大互信息矩陣包括：設(shè)定每次網(wǎng)格劃分的大小小于B，B為根據(jù)所述特征的數(shù)量設(shè)定的值，所述最大互信息矩陣的計(jì)算公式如下：

M(D)i,j=I*(D,i,j)log min{i,j}]]>

其中，M(D)_i,j為所述最大互信息矩陣的第i行第j列的值，表示在不同的網(wǎng)格劃分條件下得到的最大互信息值，且i，j滿足0＜i＜B，0＜j＜B，i×j＜B，I^*(D,i,j)表示二維數(shù)據(jù)集D使用i*j網(wǎng)格劃分下的最大互信息。

5.一種基于權(quán)利要求1-4的任一項(xiàng)所述的特征選擇方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類的方法，其特征在于，所述方法包括：

S101，根據(jù)權(quán)利要求1-4的任一項(xiàng)所述的特征選擇方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇；

S102，將選擇后的數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練形成模型；

S103，通過所述模型對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種數(shù)據(jù)分類方法，其特征在于，

使用增量式支持向量機(jī)模型對(duì)所述選擇后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。