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特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通常采用最小冗余最大相關(guān)法進(jìn)行特征選擇，但該方法存在相關(guān)性測(cè)度與冗余性測(cè)度不可比、特征引入無(wú)法自動(dòng)終止等問(wèn)題。為此，提出一種基于最大信息系數(shù)（MIC）與冗余分?jǐn)偛呗缘奶卣鬟x擇方法（MlC- share）。以MIC度量相關(guān)性測(cè)度與冗余性測(cè)度，釆用冗余分?jǐn)偛呗垣@取新的特征得分，自動(dòng)終止特征引入過(guò)程，減少最優(yōu)子集確定所需時(shí)間。仿真結(jié)果表明，與PLSR、MIFS、 KNN-FABO等特征選擇方法相比， Mic-share方法得到的回歸數(shù)據(jù)均方根誤差更小，分類(lèi)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤多更低。
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