9、数据挖掘中的属性选择方法

数据挖掘中的属性选择方法

1. 引言

在数据挖掘的过程中，属性选择是一个至关重要的预处理步骤。它通过减少属性的数量来移除不相关、冗余或有噪声的数据，从而加快数据挖掘算法的速度并提高挖掘性能，如预测准确性及结果的可理解性。本文将详细介绍属性选择在数据挖掘中的重要性、不同类型的属性选择方法及其评估标准，并探讨这些方法在实际应用中的表现。

2. 属性选择的重要性

数据挖掘算法通常处理的数据集包含大量属性，其中很多属性可能是冗余的、无关紧要的，甚至是带有噪声的。这些属性不仅增加了计算的复杂性，还可能导致模型过拟合或性能下降。因此，属性选择的目的在于：

• 减少特征空间 ：通过移除不相关或冗余的属性，减少特征空间的维度。
• 提高算法效率 ：降低计算复杂度，提高算法的运行速度。
• 提升模型性能 ：通过选择更相关的属性，提高模型的预测精度和可解释性。

3. 属性选择方法的分类

属性选择方法主要分为两大类：过滤方法和包装方法。每种方法有不同的应用场景和优缺点。

3.1 过滤方法

过滤方法独立于挖掘算法，通过探索训练数据的内在特性来评估属性。常见的过滤方法包括：

• 距离度量 ：如欧几里得距离度量，它衡量两个属性之间的差异。
• 信息度量 ：如信息增益（IG），它衡量一个属性对分类的贡