[發明專利]一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法有效
| 申請號： | 201710526050.7 | 申請日： | 2017-06-30 |
| 公開（公告）號： | CN107391433B | 公開（公告）日： | 2021-04-13 |
| 發明（設計）人： | 代建華;徐思琪;高帥超 | 申請（專利權）人： | 天津大學 |
| 主分類號： | G06F17/10 | 分類號： | G06F17/10 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 劉玥 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 混合 特征 kde 條件 選擇 方法 | ||
1.一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟一，輸入包括決策特征D的數據集U，其中，數據集U有n個樣本，決策特征D＝{1,2,...,N}，離散特征向量Α＝{A1,A2,...,Am}，連續特征向量X＝{X1,X2,...,Xt}，窗寬參數h，停止閾值T；
步驟二，設已選擇的特征集為B，未選擇的特征集為E，初始值設為E＝A∪X，每選擇一個特征前后的KDE條件熵之差
步驟三，通過特征集E中的每一特征S和特征集B中的所有特征建立臨時特征集B′，執行以下步驟；
步驟四，對于B′中連續特征集X′的每一種取值x，和決策特征集D中的每一種取值d以及B′中離散特征集A′的每一種取值a，計算KDE概率和
步驟五，通過步驟四中獲得KDE概率計算基于混合特征KDE條件熵和以及基于混合特征KDE聯合熵其中記為離散特征集A′的值域，為連續特征集X′的值域，為決策特征集D的值域；
步驟六，選擇KDE條件熵最小的特征加入到特征集B中，獲得已選擇的特征集B＝B∪{S*},并從未選擇的特征集E中刪除S*的集合，即E＝E-{S*}；
步驟七，通過步驟六中B＝B∪{S*}獲得加入新特征前后的KDE條件熵之差，即
步驟八，判斷步驟七中KDE條件熵之差是否大于閾值T并且特征集B中的特征個數小于特征集E＝A∪X總的特征個數，即如果滿足條件，返回步驟三；否則輸出特征集B。
2.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟四中KDE概率通過公式(1)生成：
3.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟四KDE概率通過公式(2)生成：
4.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟四KDE概率通過公式(3)生成：
5.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟四KDE概率通過公式(4)生成：
6.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟五中條件熵通過公式(5)生成：
7.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟五中條件熵通過公式(6)生成：
8.根據權利要求1所述的一種基于混合特征KDE條件熵的特征選擇方法，其特征在于，所述步驟五中條件熵通過公式(7)生成：
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