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在高維數(shù)據(jù)如圖像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等的分析過程中，當(dāng)樣本存在冗余特征時(shí)會大大增加問題分析復(fù)雜難度，因此在數(shù)據(jù)分析前從中剔除冗余特征尤為重要?；诨?a target='_blank' class='arckwlink_none'>信息（MI）的特征選擇方法能夠有效地降低數(shù)據(jù)維數(shù)，提高分析結(jié)果精度，但是，現(xiàn)有方法在特征選擇過程中評判特征是否冗余的標(biāo)準(zhǔn)單一，無法合理排除冗余特征，最終影響分析結(jié)果。為此，提出一種基于最大聯(lián)合條件互信息的特征選擇方法（MCJMI）。MCJMI選擇特征時(shí)考慮整體聯(lián)合互信息與條件互信息兩個(gè)因素，兩個(gè)因素融合增強(qiáng)特征選擇約束。在平均預(yù)測精度方面，MCJMI與信息增益（IG）、最小冗余度最大相關(guān)性（ mRMR）特征選擇相比提升了6個(gè)百分點(diǎn);與聯(lián)合互信息（JMI）、最大化聯(lián)合互信息（JMIM）相比提升了2個(gè)百分點(diǎn);與LW向前搜索方法（ SFS-LW）相比提升了1個(gè)百分點(diǎn)。在穩(wěn)定性方面，MCJMI穩(wěn)定性達(dá)到了0.92，優(yōu)于JMI、JMIM、SFS-LW方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明MCJMI能夠有效地提高特征選擇的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。
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