基于互信息与最速上升策略的特征选择智能算法
计算机视觉与模式识别
2022-11-18 v1 人工智能
摘要
遥感是一种为数据挖掘应用生成知识的高新技术。原则上，高光谱图像（HSI）是一种可提供区域精确分类的遥感工具。HSI 包含上百幅地面真值（GT）图图像。其中一些图像携带相关信息，而另一些描述冗余信息，或受大气噪声影响。目标是降低 HSI 的维度。许多研究使用互信息（MI）或 MI 的归一化形式来选择适当的波段。本文设计了一种同样基于 MI 的算法，并将 MI 与最速上升算法相结合，以改进基于对称不确定性系数的策略，从而选择用于 HSI 分类的相关波段。该算法是一种特征选择工具和封装式（wrapper）策略。我们在 AVIRIS 92AV3C 高光谱图像上开展研究。这是一个控制冗余的人工智能系统，我们须厘清算法结果与人类决策之间的差异，这可视为一个人类决策可能与智能算法不同的案例研究。索引词——高光谱图像，分类，特征选择，互信息，冗余，最速上升。人工智能
引用
@article{arxiv.2210.12296,
title = {Feature selection intelligent algorithm with mutual information and steepest ascent strategy},
author = {Elkebir Sarhrouni and Ahmed Hammouch and Driss Aboutajdine},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12296},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1211.0613