Resumen

La medida de incertidumbre es un instrumento importante para caracterizar el grado de incertidumbre. Se ha aplicado ampliamente en el reconocimiento de patrones y la agrupación de datos. Debido a la inestabilidad de las medidas de incertidumbre tradicionales, se utiliza la medida de la media-varianza (MVM) para realizar la selección de características, que podría suprimir las perturbaciones y los ruidos de forma eficaz. Para ello, se diseña una nueva función de evaluación basada en MVM. El algoritmo de búsqueda avariciosa hacia adelante (FGSA) con la función de evaluación propuesta se explota para realizar la selección de características. El análisis experimental demuestra la validez y eficacia del MVM.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:mvm, selección de características, algoritmo de búsqueda codiciosa hacia delante, función de evaluación novedosa, medidas de incertidumbre tradicionales, análisis de experimentos, medida de incertidumbre, agrupación de datos, función de evaluación, aplicación importante
• Keywords:mvm, feature selection, forward greedy search algorithm, novel evaluation function, traditional uncertainty measures, experiment analysis, uncertainty measure, data clustering, evaluation function, important implement