5、工业数据处理与纺织识别技术解析

工业数据处理与纺织识别技术解析

1. 增量特征选择算法介绍

在处理高维数据时，增量特征选择（Incremental Feature Selection，IFS）算法是一种有效的工具。它通过一系列步骤来选择对分类器有用的特征子集。

首先，通过以下几个方程来完成特征的计算和处理：
- 方程1 ：计算属于同一类别的对象中每个特征的平均值。
- 方程2 ：当对象的某个特征与特定类别匹配时，增加该特征的可信度得分。对于对象 (O_j) 的每个分类特征 (f_c)，先确定满足 (profile(i).label = label(O_j)) 的 (profile(i))。若 (profile(i).representative(f_c) == O_j(f_c))，则按照方程2更新该类别的可信度向量。
- 方程3 ：计算每个特征 (f_k) 的权重，公式为：
[compute(weight(f_k)) = \frac{\sum_{j=1}^{m} credibility(f_k)}{profile(j).objectcount \times m}]
此方程先计算所有类别中某个特征的平均可信度，可信度代表该特征对于确定对象类别标签的相关性得分。然后结合可信度得分和对象数量参数计算每个特征的权重，并根据权重对特征进行排名，权重越高排名越靠前。

在距离计算方面，对数值特征和分类特征采用不同的处理方式：
- 分类特征：若两个特征完全匹配，距离为1；否则为0。
- 数值特征：使用L1距离计算。

该算法的复