一种根据特征间的相关性将特征聚类分析并排除无关特征的方法

摘要

本发明公开了一种根据特征间的相关性将特征聚类分析并排除无关特征的方法，包括如下步骤：包括如下步骤：S1、去除无关特征：根据特征间的相关性将特征进行聚类分析,根据特征与类间的相关性从高到低进行排序，去除无关特征；S2、特征类聚：对去除无关特征后特征子集采用特征类聚；S3、选出指定数量的特征；本发明首先基于ReliefF算法去除无关特征，然后在特征子集中，将信息含量高的特征作为特征簇的初始中心，然后根据特征关联度对特征进行聚类，聚类完成之后，从每个特征簇中挑选有代表性的特征，该算法同时考虑了特征间的关联性以及特征与类标的相关性，能较好地去除冗余特征和无关特征，有效提高软件缺陷预测的性能。