基于互信息的特征加权支持向量机为每一特征计算权重值

资 源 简 介

基于互信息的特征加权支持向量机为每一特征计算权重值

详 情 说 明

在机器学习领域，特征选择对模型性能有着至关重要的影响。传统支持向量机(SVM)对所有特征一视同仁，这可能让弱相关或不相关特征干扰核函数的计算效果。基于互信息的特征加权支持向量机通过量化特征与目标变量的关联程度，为每个特征赋予差异化权重。

该方法的核心在于互信息计算——这是一种衡量两个变量间统计依赖性的指标。不同于简单的相关系数，互信息能捕捉线性与非线性的关系。系统会为每个特征计算其与类别标签的互信息值，该值越大说明特征对分类的贡献度越高。

得到各特征的互信息值后，会将其归一化为权重系数。这些权重将被整合到支持向量机的核函数计算过程中，使重要特征在决策边界构建时获得更高话语权。这种自适应加权机制能有效提升模型对噪声特征的鲁棒性，尤其在高维数据场景下，可以避免无关特征稀释重要特征的影响力。

该方法继承了标准SVM优点，同时通过特征权重调节增强了模型解释性。实验表明，在文本分类、基因表达数据分析等特征重要性差异明显的任务中，加权后的模型相比传统SVM通常能获得显著的性能提升。