适用于多种监督模型的特征选择方法研究

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摘要：特征选择是模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的重要问题之一,近年来已成为研究热点,并涌现出大量的用于选择特征的算法.现有的特征选择算法大多仅面向某一特定领域,其适用范围有限.采用基于Hilbert-Schmidt相关性标准的核方法衡量特征子集与目标对象间的相关程度,提出了一个适用性更广的特征选择方法FSM-HSIC,能较好地统一有监督、半监督和无监督3种模型下的特征选择过程,而且可从核方法的角度对整个过程进行抽象地描述,并深入理解现有的一些算法.同时以该方法为基础针对交互特征选择问题设计了新颖的FSI算法.理论分析和大量真实与仿真实验结果表明,与若干特征选择算法相比较,提出的算法具有良好的效率和稳定性,FSM-HSIC方法对新算法的产生具有重要的指导意义.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94913X/201009/35181880.html

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关键词：方法研究 特征选择 schmidt hilbert cqvip 数据挖掘 模式识别 特征选择 核函数方法 交互特征