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本文提出了一个新的变量选择方法,它以交互信息为基础并结合了模型集群分析的概念,使得样本集中待选变量与样本类型的互信息最大,且与已选变量的互信息最小。我们利用3个实际数据集(Estrogen基因表达数据,Ⅱ型糖尿病代谢数据与近红外数据食用醋分类数据),对我们提出的方法进行了测试,并与Battiti提出的MIFS和Amiri等提出的MMIFS进行了比较。