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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于邻域互信息的因果特征选择方法，首先利用邻域互信息学习每个特征变量的因果结构，然后通过特征变量之间的互信息发现目标变量的配偶变量，从而揭示目标变量与类变量的因果机制。具体来说，第一阶段使用规范化的邻域互信息发现特征之间的关联程度，获得目标变量的父子变量PC集合，并标记相关性最强的特征。然后第二阶段利用条件互信息寻找每个目标变量的配偶变量SP集合。最后是第三阶段，识别第一阶段的强相关特征，检查是否有忽略的特征并将它们找回，输出PC和SP的交集，即目标变量的马尔可夫毯MB的结果。
主权项：1.一种基于邻域互信息的因果特征选择方法，其特征在于：该方法包含以下步骤：1对数据集中存在的缺失值进行处理；2对处理后的数据集进行因果特征选择的父子变量发现阶段，在这个阶段利用邻域互信息寻找每个目标变量的局部因果结构，但只考虑目标变量的直接原因和直接影响；3因果特征选择的配偶发现阶段，根据步骤2的结果利用条件互信息寻找每个目标变量的配偶变量集合；4因果特征选择的寻回忽略特征阶段，对前两个阶段被排除的特征进行重新评估，通过分析这些特征与目标变量及已选择特征的关系，识别被忽略的强关联特征；5输出父子变量集和配偶变量集的交集，即目标变量的马尔可夫毯的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于邻域互信息的因果特征选择方法
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