特征选择算法

最新推荐文章于 2024-11-04 09:00:00 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/wander-clouds/p/8444325.html
本文介绍了特征选择的基本过程，包括特征子集的产生方法如穷举、启发式等，以及评价函数的选择，如过滤器模型、封装器模型，并列举了一些常用的评价函数。

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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，为评价函数提供特征子集。根据搜索过程的方法的不同，可以将特征选择分为穷举、启发式、随机几种方法。

穷举（完全）

最优优先搜索

BFS

分支界限搜索

定向搜索

启发式

SFS SBS（序列前向、后向搜索）

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

评价函数( EvaluationFunction )
根据不同的评价准则，可以分为：过滤器模型、封装器模型以及混合模型。过滤器模型是将特征选择作为一个预处理过程，利用数据的内在特性对选取的特征子集进行评价，独立于学习算法。
而封装器模型则将后续学习算法的结果作为特征评价准则的一部分根据评价函数的不同(与采用的分类方法是否关联)，可以将特征选择分为独立性准则、关联性度量。

常见的评价函数
卡方检验、相关性、距离、信息增益、属于筛选器，而分类器错误率属于封装器。

转载于:https://www.cnblogs.com/wander-clouds/p/8444325.html

FCBF特征选择算法
06-10
FCBF is a fast correlation-based filter algorithm designed for high-dimensional data and has been shown effective in removing both irrelevant features and redundant features.
特征选择方法代码示例
DestinyRen的博客
10-04 2538
参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/wang1127248268/article/details/53505078 from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble i...
fcbf特征选择算法MATLAB
12-01
用于除去不相关的和冗余特征，MATLAB应用。
FEAST特征选择算法源码(matlab)
01-31
FEAST算法是特征选择算法的一种，全称叫a FEAture Selection Toolbox for C and MATLAB算法，FEAST 提供了基于共同信息的滤波特征选择算法的实现，通过特征选择，可以帮助我们筛选出有用的特征，减少模型训练时间。 函数已经打包好，在matlab中直接调用即可，输入想要的特征个数，会自动返回最优的特征，并且会有一个从优到劣的排序
特征选择（含代码）
qq_23069955的博客
06-07 6677
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除移除低方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。 根据特征选择的形式又可...
基于信息熵的特征选择算法研究.docx
10-01
"基于信息熵的特征选择算法研究" 特征选择是机器学习和数据挖掘领域中的一种重要技术，主要用于去除冗余和无关的特征，以提高模型的性能和效率。基于信息熵的特征选择算法是一种常见的特征选择方法，其基本思想是...
经典无监督特征选择算法LaplacianScore算法matlab代码
03-17
特征选择是机器学习的一个重要领域，改代码是经典无监督特征选择算法LaplacianScore算法matlab代码，这里上传给大家下载，希望能对大家有所帮助
基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号 多特征输入单输出的二
09-18
基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类...
基于随机森林的特征选择算法 (2014年)
05-30
提出了一种基于随机森林的封装式特征选择算法RFFS，以随机森林算法为基本工具，以分类精度作为准则函数，采用序列后向选择和广义序列后向选择方法进行特征选择。在 UCI数据集上的对比实验结果表明，RFFS算法在分类...
特征选择MCFS算法，来自github
03-22
n many data analysis tasks, one is often confronted with very high dimensional data. Feature selection techniques are designed to find the relevant feature subset of the original features which can facilitate clustering, classification and retrieval. The feature selection problem is essentially a combinatorial optimization problem which is computationally expensive. Traditional feature selection methods address this issue by selecting the top ranked features based on certain scores computed independently for each feature. These approaches neglect the possible correlation between different features and thus can not produce an optimal feature subset. Inspired from the recent developments on manifold learning and L1-regularized models for subset selection, we propose here a new approach, called {\em Multi-Cluster/Class Feature Selection} (MCFS), for feature selection. Specifically, we select those features such that the multi-cluster/class structure of the data can be best preserved. The corresponding optimization problem can be efficiently solved since it only involves a sparse eigen-problem and a L1-regularized least squares problem. It is important to note that MCFS can be applied in superised, unsupervised and semi-supervised cases. If you find these algoirthms useful, we appreciate it very much if you can cite our following works: Papers Deng Cai, Chiyuan Zhang, Xiaofei He, "Unsupervised Feature Selection for Multi-cluster Data", 16th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'10), July 2010. Bibtex source Xiaofei He, Deng Cai, and Partha Niyogi, "Laplacian Score for Feature Selection", Advances in Neural Information Processing Systems 18 (NIPS'05), Vancouver, Canada, 2005 Bibtex source
特征选择各算法Matlab实现
04-19
The DEMO includes 5 feature selection algorithms: • Sequential Forward Selection (SFS) • Sequential Floating Forward Selection (SFFS) • Sequential Backward Selection (SBS) • Sequential Floating Backward Selection (SFBS) • ReliefF
特征选择DF方法实现源代码
11-12
特征选择DF方法实现源代码 要求要先自行分好词 代码中有详细注释
ReliefF算法实现特征选择
06-02
ReliefF算法实现特征选择C++源码
特征选择方法与算法的研究
03-01
特征选择的主要思想是通过去除一些包含少量或不相关的信息的特征去选择特征子集。特征选择方法可分为三大类:一是过滤式,二是封装式,三是嵌入式。鉴于目前存在大量的特征选择算法,为了能够适当地决定在特定的情况下使用哪种算法,需要提出可以依赖或判定的标准。文中的主要工作就是综述一些基本特征选择算法,根据文献中已有的理论和实验结果对特征选择方法和算法进行比较分类,然后提出一种可以依赖或判定的标准。
sklearn单机特征工程
dataningwei的博客
12-23 820
转自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 感谢作者分享。1 特征工程是什么　　有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上线，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度的从原始数据集中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括一下方面：
【特征选择】基于鲸鱼算法实现二维特征选择附matlab代码
qq_59747472的博客
04-07 552
1 简介 随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易.但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计算量,甚至会降低模型的表现性能,故很有必要对高维数据进行降维处理.特征选择可以通过减少特征维度来降低计算开销和去除冗余特征,以提高机器学习模型的性能,并保留了数据的原始特征,具有良好的可解释性.特征选择已经成为机器学习领域中重要的数据预处理步骤之一.针对上述问题,文中提出了一种基于鲸鱼优化算法的特征选择方法,通过不断迭代找到可接受的近似最优特征子集.在UCI数据集上的实验结果
数据处理：特征工程——特征选择（附代码）
最新发布
weixin_74268817的博客
11-04 3075
文章涉及多种特征选择方法，如多种假设检验、相关系数检验、方差检验、包装法和嵌入法等，便于我们选取合适的方法筛选有用的特征属性进行机器学习和数据分析。
fcbf特征选择步骤_基于强化学习的特征选择算法
weixin_32058931的博客
12-24 1934
1 引言随着互联网、物联网、传感器等技术的快速发展, 人们在生产和生活中产生了大量的数据, 从这些数据中可以挖掘到有价值的信息. 然而其中很多数据呈现出样本数量庞大并且数据特征维度高的特点, 这种特点加大了数据挖掘的难度. 针对以上问题, 可以通过特征选择(Feature Selection)删除数据中无关、冗余的特征信息, 从而降低数据维度、噪音的干扰和算法的复杂度, 使模型变得简单且易于理解,...
三种核心特征选择算法深入解析
在Python的scikit-learn库中，上述的三种特征选择算法都有相应的实现，可以通过类似于FeatureSelector.py这样的脚本来完成特征选择的任务。 使用scikit-learn进行特征选择的一般步骤可能包括以下几个部分： 1. 导入...
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