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特征選擇是機器學習的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通常采用最小冗余最大相關(guān)法進行特征選擇，但該方法存在相關(guān)性測度與冗余性測度不可比、特征引入無法自動終止等問題。為此，提出一種基于最大信息系數(shù)（MIC）與冗余分攤策略的特征選擇方法（MlC- share）。以MIC度量相關(guān)性測度與冗余性測度，釆用冗余分攤策略獲取新的特征得分，自動終止特征引入過程，減少最優(yōu)子集確定所需時間。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，分類數(shù)據(jù)錯誤多更低。
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