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摘要
特征选择是机器学习非常重要的预处理步骤，而邻域互信息是一种能直接处理连续型或离散型特征的有效方法。然而基于邻域互信息的特征选择方法一般采用启发式贪婪策略，其特征子集质量难以得到有效的保证。本文基于三支决策的思想，提出了三支邻域互信息特征选择方法（NMI-TWD）。首先通过扩展三个潜在的候选特征子集，并保持各子集之间的差异性，以获得更高质量的特征子集。其次，对三个差异性的特征子集进行集成学习，构建三支协同决策模型，以进一步提高分类学习性能。UCI实验数据表明，新方法的特征选择结果和分类性能较其它方法更优，说明了其有效性。
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