基于EP模式的特征选择算法

摘要：

　　EP(Emerging Patterns)模式是一种在不同数据类别中，支持度相差很大的模式。它是由跟类属性强关联并且相互之间没有冗余信息的属性组成。通过优先选择不同类别中长度最长的EP模式进行属性选择，有可能得到最小的属性子集。本文在此思想上提出了一种基于EP模式的特征选择算法，实验结果表明，在保证数据分类精度的前提下，可以明显减低数据的维数。同时，在分类精度和所选的属性大小上优于其它特征选择。因此，基于EP模式的特征选择算法是一种有效的特征选择算法。

关键词： 数据挖掘 EP模式 特征选择算法 分类精度

作者: 张铮 胡社教 江萍

作者单位: 合肥工业大学，计算机与信息学院 合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十一届全国测控、计量、仪器仪表学术会议暨2011中国仪器仪表与测控技术大会

会议地点: 保定·深圳

会议语种:中文

页码: 245-249

在线出版日期: 2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）