特征选择(feature selection)常用算法综述
原文： http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection ...
原文：特征选择常用算法综述
特征选择的一般过程： .生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集 .评价函数：评价特征子集的好坏 .停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索 .验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 .生成子集 搜索算法有 完全搜索 启发式搜索 随机搜索 三大类。 完全搜索 lt gt 宽搜 Breadth First Search ：时间复杂度高，不实用 lt ...
2015-11-10 21:19 0 10590 推荐指数：
相关推荐
特征选择算法
特征选择的一般过程 从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若满足停止准则就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。 特征子集产生过程( Generation Procedure ) 采取一定的子集选取办法，为评价函数 ...
特征选择算法
特征选择方法初识： 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取 ...
技术积累－－常用的文本分类的特征选择算法
常采用特征选择方法。常见的六种特征选择方法： 1）DF(Document Frequency) 文档频率 DF:统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性 2）MI(Mutual Information) 互信息法 互信息法用于衡量特征词与文档类别直接 ...
常用的特征选择方法
1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换3 特征选择 3.1 Filter ...
用遗传算法进行特征选择
曾经的我只知道，这台电脑缺一个好的显卡；现在的我还知道，原来这台电脑还缺一个好的CPU。 ——作者 遗传算法介绍 源码 一、算法 1.初始化种群 一个种群有好几条染色体 一条染色体大概长这样：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1] 1表示选择这个特征，0表示不选择 ...
浅谈关于特征选择算法与Relief的实现
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下 ...
特征选择---SelectKBest
官网的一个例子（需要自己给出计算公式、和k值） 参数 1、score_func ...