46、数据特征与对象选择及流形学习算法研究

数据特征与对象选择及流形学习算法研究

1. TCCS 算法介绍

TCCS（Testor and Compact Set Based Combined Selection）算法是一种用于监督分类的特征和对象组合选择方法。下面通过一个具体例子来详细解释该算法。假设我们有一个包含 5 个对象、每个对象由 5 个特征描述的训练矩阵 T，同时有 2 个典型测试器 {x1, x2} 和 {x4}。

1.1 TCCS 算法步骤

TCCS 算法的具体步骤如下：
1. 计算典型测试器 ：计算训练矩阵 T 中的所有典型测试器 TT。
2. 计算初始准确率 ：使用训练矩阵 T 训练监督分类器 C，并计算其对验证矩阵 V 进行分类的初始准确率 Acc0。
3. 创建子矩阵并计算准确率 ：对于每个典型测试器 TT，仅使用 TT 中的特征对训练矩阵 T 进行投影，创建子矩阵 S。然后对 S 应用 CSE 方法，并计算使用 S 训练的分类器 C 对验证矩阵 V 相应投影进行分类的准确率。
4. 排序并选择初始解 ：根据计算得到的准确率对所有子矩阵进行降序排序，并将第一个子矩阵作为初始解。
5. 迭代合并与计算准确率 ：计算当前解的准确率，如果该准确率大于或等于初始准确率 Acc0，或者所有特征都已包含在当前解中，则返回该解；否则，将当前解与下一个子矩阵合并，对合并结果应用 CSE 方法，然后重复步骤 5。

1.2 算法流程图