基于非唯一决策差异熵的特征选择方法研究

基于非唯一决策差异熵的特征选择方法研究标题：基于非唯一决策差异熵的特征选择方法研究摘要：特征选择是数据预处理的重要步骤，能够提高数据处理效率和模型性能。本文针对特征选择问题，提出一种基于非唯一决策差异

基于非唯一决策差异熵的特征选择方法研究 标题：基于非唯一决策差异熵的特征选择方法研究 摘要：特征选择是数据预处理的重要步骤，能够提高数据处理效率 和模型性能。本文针对特征选择问题，提出一种基于非唯一决策差异熵 的特征选择方法。该方法通过计算特征的非唯一决策差异熵，评估特征 与目标变量之间的相关性，并根据相关性大小进行特征排序和选择。实 验结果表明，该方法在处理不平衡数据集和高维数据集时具有较好的性 能。 关键词：特征选择；非唯一决策差异熵；相关性；排序；选择 1.引言 机器学习和数据挖掘技术的快速发展使得大规模和高维度数据的处 理成为可能。然而，高维数据的特征维度过大，不仅会增加计算复杂 度，还可能导致维数灾难问题，影响模型的性能。因此，特征选择作为 数据预处理的重要步骤，能够减少数据维度，提高模型的效率和性能。 2.相关工作 目前，已经有许多特征选择方法被提出和应用，如过滤型、包裹型 和嵌入型方法。然而，这些方法在处理特征维度较高和样本不平衡的情 况下可能存在一定的局限性。因此，需要进一步提出适用于这种情况的 特征选择方法。 3.方法介绍 本文提出的特征选择方法基于非唯一决策差异熵。非唯一决策差异 熵是一种能够准确评估特征与目标变量之间相关性的指标。该指标考虑 了灰色关联分析和信息熵的思想，能够捕捉到特征与目标变量之间的非 线性关系。具体而言，该方法的步骤如下： 步骤1：计算特征与目标变量之间的非唯一决策差异熵。