采用机器学习的聚类模型特征选择方法比较

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摘要：针对机器学习聚类模型在特征选择时存在的问题,首先,对特征选择在聚类模型中的适用性进行分析并对其进行调整和改进. 然后,基于R语言中的递归特征消除（RFE）特征选择方法和Boruta特征选择方法进行特征选择算法设计. 最后,应用聚类内部有效性指标,对在线品牌忠诚度聚类模型优化结果进行分析,进而对特征选择方法进行比较研究. 结果表明： Boruta特征选择方法更具优势.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91050X/201701/671082665.html

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关键词：特征选择 机器学习 学习的 cqvip 交流学习 特征选择 聚类模型 机器学习 递归特征消除算法 Boruta方法

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