常见特征选择算法20160711

特征选择

2017/10/16数据挖掘中的特征选择5Hale Waihona Puke BaiduL1范数。嵌入式选择与正则化前面提到了的两种特征选择方法：过滤式中特征选择与后 续学习器完全

２．５ Ｗｒａｐｐｅｒ特征选择Ｗｒａｐｐｅｒ特征选择算法最早由Ｊｏｈｎ等在１９９４年提 出［１“，如图２所示。该算法的主要思想是：和学习算法无关的 过滤式特征评价会和后续的分类算法

特征选择方法综述控制与决策2012.2问题的提出特征选择框架基于搜索策略划分特征选择方法基于评价准则划分特征选择方法结论一、问题的提出特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程，是模式识别的关键问题之一。对于模式识

特征选择和集成学习是当前机器学习中的两大研究热点,其研究成果己被广泛地应用于提高单个学习器的泛化能力。特征选择是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。其目的是根据一些准则选出最小的特征子集,使得任务如分类、回归等达到和特征选择前

特征选择是整个知识发现(KDD)处理过 程中的一环，对KDD的预处理、挖掘、后 处理都有帮助。趋势• 数据挖掘就是从海量数据中发现知识，面 临的信息越来越复杂 • 文本信息 • 基

College of Mathematics and Computer Science期望值方法选择步骤 STEP1：按下式计算每个个体在下一代生存的期望个数。(E5)STEP2：

算法步骤步骤2：检验和后继节点相应的准则函数值是否小于B。 i 1 J ( X x q 0 若 ，则转向步骤4；否则，若 i qi ) B ，则置 l qi ， i i

College of Mathematics and Computer Science赌轮方法选择步骤STEP1：按公式(E4)计算累加概率。STEP2：重复以下两步N次 STEP

域 的 重 要 问题 ： ９ 自 Ｏ年 代 以来 ， 征 选 择 的 研 究 引 起 了 机 器 特学 习 领 域 众 多 学 者 前 所 未 有 的 重 视 。主 要 原 因有

6特征选择6.1问题对“threethreelarge.m”数据，采用任意一种特征选择算法，选择2个特征6.2思路采用简单特征选择法（simple feature selection approach）,首先计算每一个特征的分类能力值，再选

E X 22 E n(y i b i) 2 E n(iT X b i) 2 i m 1i m 1可见，均方误差与基底向量 i 和 b i 有关.35K-L变换• 如何选择 i 和

基于互信息的特征选择1. 模型定义D1 病集S 由有关心脏病病种i X ( i =1, 2, …, n) 组成, 令患者的疾病信息熵1-2为: )(1log)()(1i n i i X P X P X H ∑=-= (1)显然疾病信息熵具有

特征选择方法综述控制与决策 2012.2●问题的提出●特征选择框架●基于搜索策略划分特征选择方法●基于评价准则划分特征选择方法●结论一、问题的提出特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程，是模式识别的关键问题之一

算法描述：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后 评价函数值达到最优。算法评价：序列后向选择与序列前向选择正好相反，它的缺点是特征只能去除不能加 入。另

6 特征选择6.1 问题对“threethreelarge.m”数据，采用任意一种特征选择算法，选择2个特征6.2 思路采用简单特征选择法（simple feature selection approach）,首先计算每一个特征的分类能力值