技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于互信息组策略的动态特征选择方法，改进了传统互信息度量算法在进行特征选择的过程中的不足，本发明不仅考虑到特征与类别的相关度和其他特征与特征之间的冗余度，还将单个属性的相关性和冗余性进行了延伸，对特征组与特征组之间的相互关系通过相关性分析(CCA)进行了研究；通过动态特征选择的思想，通过分类器识别可以识别的样本数据，并将其从数据样本集中排除，以此剔除计算信息熵过程中的“虚假信息”。经过对比分析所提出的方法能够得到特征维数比较低、冗余度比较小但分类准确率较高的特征子集，并且具有比较好的稳定性。
技术研发人员：黄金杰;孔庆达
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：2017.04.06
技术公布日：2017.07.28