基于互信息可信度的主成分分析数据降维

摘要

数据降维就是将数据集从高维特征空间向低维特征空间的映射.传统的主成分分析(PCA)算法是一种常用的线性数据降维算法.但是耗时太长,降维结果不够好,同时不能满足实际分类要求.为此,通过引入互信息可信度,提出了一种基于互信息综合可信度的主成分分析(MIS-PCA)数据降维算法.该算法首先介绍互信息(MI)、相对互信息可信度(MIR)和绝对互信息可信度(MIA)的思想;然后根据MIA和MIR求解互信息综合可信度(MIS),利用互信息综合可信度进行特征筛选;最后再运用PCA算法对处理后的数据进行降维,并将降维后的数据采用KNN、SVM算法进行分类.对比PCA、E-PCA算法,通过试验表明该方法的降维结果较好、分类精确度较高.