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1、特征選擇是模式識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)之一。特征選擇按照和后續(xù)分類算法的結(jié)合方式可分為嵌入式、過(guò)濾式和封裝式。本文主要研究了單變量的過(guò)濾式特征選擇算法。
本文首先引用了M.Dash和H.Liu提出的特征選擇框架,這個(gè)框架指出一個(gè)特征選擇算法是由“特征子集生成”、“特征子集評(píng)價(jià)”、“停止條件”和“結(jié)果驗(yàn)證”四個(gè)部分組成的?;谶@個(gè)框架,本文總結(jié)歸納了常用特征選擇算法的搜索策略和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,并介紹了一些常用的特征選擇算法,同時(shí)分析了選
2、擇合適的特征選擇算法所需要考慮的因素。
由于模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等問題的復(fù)雜性比較高,數(shù)據(jù)分布通常呈現(xiàn)多模態(tài)分布?;谶@個(gè)假設(shè),本文提出了一個(gè)基于原型方法的特征排序模型。該模型選擇同原型內(nèi)樣本距離小的特征。并結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題的具體情況,提出了適用于半監(jiān)督特征選擇問題的Intra-Prototype Inter-Class Sepearability Ration(IPICSR)模型及其特征選擇算法IPICSR_FS。試驗(yàn)結(jié)果表
3、明基于原型方法的IPICSR_FS算法選擇的特征有較強(qiáng)的鑒別能力,算法的魯棒性好。試驗(yàn)取得較好的結(jié)果。
針對(duì)全監(jiān)督特征選擇問題的具體情況,在基于原型方法的思想指導(dǎo)下,本文詳細(xì)分析了IPICSR模型,并提出了用于解決全監(jiān)督特征選擇問題的Intra-Prototype Class Margin Sepearability Ration(IPCMSR)模型及其特征選擇算法。試驗(yàn)結(jié)果顯示IPCMSR_FS選擇特征的能力明顯比其它四個(gè)特
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