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特征选择方法综述 被引量：122
1
作者 李郅琴 杜建强 +3 位作者 聂斌 熊旺平 黄灿奕 李欢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期10-19,共10页
特征选择作为一个数据预处理过程,在数据挖掘、模式识别和机器学习中有着重要地位。通过特征选择,可以降低问题的复杂度,提高学习算法的预测精度、鲁棒性和可解释性。介绍特征选择方法框架,重点描述生成特征子集、评价准则两个过程;根... 特征选择作为一个数据预处理过程,在数据挖掘、模式识别和机器学习中有着重要地位。通过特征选择,可以降低问题的复杂度,提高学习算法的预测精度、鲁棒性和可解释性。介绍特征选择方法框架,重点描述生成特征子集、评价准则两个过程;根据特征选择和学习算法的不同结合方式对特征选择算法分类,并分析各种方法的优缺点;讨论现有特征选择算法存在的问题,提出一些研究难点和研究方向。 展开更多
关键词 特征选择 搜索策略 评价准则 特征选择分类
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基于黑寡妇算法的特征选择方法研究 被引量：8
2
作者 李郅琴 杜建强 +4 位作者 聂斌 熊旺平 徐国良 罗计根 李冰涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第16期147-156,共10页
特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二... 特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二进制策略、“或门”策略、种群限制策略、快速生殖策略以及适应度优先策略,提出黑寡妇特征选择算法(black widow optimization feature selection algorithm,BWOFS)和生殖调控黑寡妇特征选择算法(procreation controlled black widow optimization feature selection algorithm,PCBWOFS),从特征空间中搜索有效特征子集。在多个分类、回归公共数据集上验证新方法,实验结果表明,相较其他对比方法(全集、AMB、SFS、SFFS、FSFOA),BWOFS和PCBWOFS能找到预测精度更高的特征子集,可提供有竞争力、有前景的结果,而且与BWOFS相比,PCBWOFS计算量更小,性能更好。 展开更多
关键词 特征选择 黑寡妇算法(BWO) 黑寡妇特征选择算法(BWOFS) 生殖调控黑寡妇特征选择算法(PCBWOFS)
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融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法
3
作者 刘明 杜建强 +3 位作者 李郅琴 罗计根 聂斌 张梦婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期121-130,共10页
在特征选择问题中,近似马尔科夫毯常用于判断冗余特征,但所得到的冗余特征并不完全相同,因此,在直接使用近似马尔科夫毯删除冗余特征时,存在可能导致信息丢失的情况,影响模型精度。为此,提出一种用于中药代谢组学高维小样本数据的融合La... 在特征选择问题中,近似马尔科夫毯常用于判断冗余特征,但所得到的冗余特征并不完全相同,因此,在直接使用近似马尔科夫毯删除冗余特征时,存在可能导致信息丢失的情况,影响模型精度。为此,提出一种用于中药代谢组学高维小样本数据的融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法。方法分为两个阶段,第一阶段,通过最大信息系数对特征的相关度分析过滤无关特征;第二阶段,采用近似马尔科夫毯构建相似特征组,使用Lasso评估相似特征组中特征影响力,迭代去除冗余特征。通过实验对比表明,该算法可以在一定程度上减少有用信息丢失,去除无关特征和冗余特征,提高模型精度和稳定性。 展开更多
关键词 近似马尔科夫毯 Lasso 特征选择 高维小样本 中医药信息
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一种融合近似马尔科夫毯的随机森林优化算法 被引量：1
4
作者 罗计根 熊玲珠 +3 位作者 杜建强 聂斌 熊旺平 李郅琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第20期77-84,共8页
特征的相关和冗余,会直接影响随机森林随机抽取特征的质量,导致随机森林的收敛性减弱,降低随机森林模型的准确度、泛化能力及性能。基于此,提出一种融合近似马尔科夫毯的随机森林优化算法,该算法利用近似马尔科夫毯构建相似特征组,再从... 特征的相关和冗余,会直接影响随机森林随机抽取特征的质量,导致随机森林的收敛性减弱,降低随机森林模型的准确度、泛化能力及性能。基于此,提出一种融合近似马尔科夫毯的随机森林优化算法,该算法利用近似马尔科夫毯构建相似特征组,再从每个相似组中按比例抽取特征形成单棵决策树的特征子集,重复上述过程直至达到随机森林规模。该算法可以在保证随机森林特征的多样性前提下,利用近似马尔科夫毯消除特征间的相关性和冗余性,提高随机抽取特征的质量。通过在12组不同维度UCI数据集实验对比表明:融合近似马尔科夫毯的随机森林在一定程度上可以消除特征相关性和冗余性,提高模型的各项评价指标,泛化能力增强,更适用于高维数据。 展开更多
关键词 随机森林 近似马尔科夫毯 特征选择 高维样本
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