一种基于特征聚类的特征选择方法

特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在 UCI 数据集上的实验结果表明,FSFC 方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。     

无监督环境下基于聚类集成的特征选择

无监督学习环境下的特征选择往往无法取得像有监督学习环境下那样令人满意的效果.文章提出了一种无监督环境下特征选择的方法,能够根据特征之间的相关性对特征进行聚类,通过选择聚类中那些与该类内其他特征相关性最大的特征作为精简特征集,因此不需要进行特征空间的搜索,同时可以获得更有意义的分类信息.     

基于谱聚类的无监督特征选择算法

基因表达数据具有高维小样本特点,包含了大量与疾病无关的基因,对该类数据进行分析的首要步骤是特征选择.常见的特征选择方法需要有类标的数据,但样本类标获取往往比较困难.针对基因表达数据的特征选择问题,提出基于谱聚类的无监督特征选择思想FSSC(feature selection by spectral clustering).FSSC对所有特征进行谱聚类,将相似性较高的特征聚成一类,定义特征的区分度与特征独立性,以二者之积度量特征重要性,从各特征簇选取代表性特征,构造特征子集.根据使用的不同谱聚类算法,得到FSSC-SD(FSSC based on standard deviation)、FSSCMD(FSSC based on mean distance)和FSSC-ST(FSSC based on self-tuning)这3种无监督特征选择算法.以SVMs(support vector machines)和KNN(K-nearest neighbours)为分类器,在10个基因表达数据集上进行实验测试.结果表明,FSSC-SD、FSSC-MD和FSSC-ST算法均能选择到具有强分类能...     

基于谱分析的无监督特征选择算法

为提高无监督状态下特征选择的准确度,基于图谱理论证明了标准化Laplacian矩阵前K个最小特征值分布表现了簇结构的可识别性,使用谱分析方法指导无监督特征选择,提出了特征重要度排序算法。对大容量数据集特征选择,应用Nystrm方法降低时间复杂度。实验结果表明,使用该算法与使用主流无监督特征选择方法及全部特征相比能得到更高的聚类性能评分。     

基于深度聚类的无监督特征嵌入学习

为了提高无监督嵌入学习对图像特征的判别能力,提出一种基于深度聚类的无监督学习方法。通过对图像的嵌入特征进行聚类,获得图像之间的伪类别信息,然后最小化聚类损失来优化网络模型,使得模型能够学习到图像的高判别性特征。在三个标准数据集上的图像检索性能表明了该方法的有效性,并且优于目前大多数方法。     

基于PCA和K-均值聚类的有监督分裂层次聚类方法

提出了一种新的基于PCA和K-均值聚类的有监督二叉分裂层次聚类方法PCASHC,用K-均值聚类进行逐次二叉聚簇分裂,选择PCA第一主成分相距最远样本点作为K-均值聚类初始聚簇中心,解决了K-均值聚类初始中心随机选择导致结果不确定的问题,用聚簇样本类别方差作为聚簇样本不纯度控制聚簇分裂水平,避免过拟合,可学习到合适的聚类数目。用四组UCI标准数据集对其进行了10折交叉验证分类误差检验,与另外七种分类器相比说明PCASHC有较高的分类精度。     

基于中心距离比值准则的无监督特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对未知类标号的样本集,提出基于中心距离比值准则的无监督特征选择算法。该算法利用爬山法确定聚类数目范围和估计初始聚类中心,再通过K-均值聚类算法确定特征子集的最佳分类数,然后用中心距离比值准则来评价特征子集的分类性能,并通过特征间的相关性分析,从中选择出分类效果好,相关程度低的特征组成特征子集。     

面向实体解析的无监督聚类方法综述

旨在从无监督聚类角度分析实体解析过程的机制。从特定类型、经典算法角度研究了无监督聚类的思路;从经典算法改进、演化分析角度研究了无监督增量聚类的思路;最后,对无监督聚类研究下一步需要解决的问题进行了展望。无监督聚类技术不仅能很好地解决传统实体解析过程中存在的聚类效率和质量问题,而且还能利用已有的聚类结果对快速演化的数据进行增量解析,进而进一步满足大数据环境下亟需的增量解析需求。没有深入分析无监督聚类算法的评价指标,尽管面向实体解析的无监督聚类方法有诸多优势,但仍然面临着准确性和可扩展性等挑战。     

基于F范数群组效应和谱聚类的无监督特征选择

基于谱聚类的无监督特征选择主要涉及相关系数矩阵和聚类指示矩阵, 在以往的研究中, 学者们主要关注于相关系数矩阵, 并为此设计了一系列约束和改进, 但仅关注相关系数矩阵并不能充分学习到数据内在结构. 考虑群组效应, 本文向聚类指示矩阵施加$F$范数, 并结合谱聚类以使相关系数矩阵学习更为准确的聚类指示信息, 通过交替迭代法求解两个矩阵. 不同类型的真实数据集实验表明文中方法的有效性, 此外, 实验表明$F$范数还可以使方法更加鲁棒.     

基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.     

基于邻域保持学习的无监督特征选择算法

近邻法对不相关特征的敏感性很高,利用邻域重构系数可以保持原有数据结构的优点,为此,文中提出基于邻域保持学习的无监督特征选择算法.首先根据数据样本和邻域的相似性构造相似矩阵,并引入中间矩阵构造低维空间.然后利用拉普拉斯乘子法选择有效特征子集.在4个公开数据集上的实验表明,文中算法可以有效识别代表性特征.     

基于自适应稀疏结构学习的神经精神疾病特征选择方法

在计算机辅助诊断神经精神疾病研究中,需要专业人士为样本进行诊断级的语义标注,耗费大量时间和精力,因此,以无监督的方式开展神经精神疾病辅助诊断研究具有重要意义.文中提出基于自适应稀疏结构学习的无监督特征选择方法,用于精神分裂症和阿兹海默症辅助诊断.在统一框架下同时学习稀疏表示和数据流形结构,并在该框架中采用一般化范数对稀疏学习的重构误差进行建模,不断迭代更新数据集的流形结构,解决传统特征选择方法存在的鲁棒性不足问题.在精神分裂症和阿兹海默症两个公共数据集上的实验表明文中方法在神经精神疾病分类中的有效性     

基于l2,0范数稀疏性和模糊相似性的图优化无监督组特征选择方法

基于图的无监督特征选择方法大多选择投影矩阵的l_2,1范数稀疏正则化代替非凸的l_2,0范数约束,然而l_2,1范数正则化方法根据得分高低逐个选择特征,未考虑特征的相关性.因此,文中提出基于l_2,0范数稀疏性和模糊相似性的图优化无监督组特征选择方法,同时进行图学习和特征选择.在图学习中,学习具有精确连通分量的相似性矩阵.在特征选择过程中,约束投影矩阵的非零行个数,实现组特征选择.为了解决非凸的l_2,0范数约束,引入元素为0或1的特征选择向量,将l_2,0范数约束问题转化为0-1整数规划问题,并将离散的0-1整数约束转化为2个连续约束进行求解.最后,引入模糊相似性因子,拓展文中方法,学习更精确的图结构.在真实数据集上的实验表明文中方法的有效性.     

聚类分析中特征选择的研究

介绍了一种新颖的基于高斯混合模型的特征选择算法,并且应用该方法的结果对模拟数据和真实数据进行聚类。实验结果表明,该算法可以有效地确定显著属性,提高聚类准确度。     

维吾尔文无监督自动切分及无监督特征选择

维吾尔文常用切分方法会产生大量的语义抽象甚至多义的词特征,因此学习算法难以发现高维数据中隐藏的结构.提出一种无监督切分方法dme-TS和一种无监督特征选择方法UMRMR-UFS.dme-TS从大规模生语料中自动获取单词Bi-gram及上下文语境信息,并将相邻单词间的t-测试差、互信息及双词上下文邻接对熵的线性融合作为一个组合统计量(dme)来评价单词间的结合能力,从而将文本切分成语义具体的独立语言单位的特征集合.UMRMR-UFS用一种综合考虑最大相关度和最小冗余的无监督特征选择标准(UMRMR)来评价每一个特征的重要性,并将最重要的特征依次移入到特征子集中.实验结果表明dme-TS能有效控制原始特征集的规模,提高特征项本身的质量,用UMRMR-UFS的输出来表征文本时,学习算法也表现出其最高的性能.     

一种基于邻域距离的聚类特征选择方法

针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选择到的特征子集上进行重新聚类,从而有效提高了聚类结果的精度,降低了聚类计算的计算耗时。实验结果表明,该算法可以找到有效的特征子集,提高数据集的聚类精度,降低面对高维复杂数据集聚类的计算耗时。     

结合标记相关性的特征选择算法

在多标记分类问题中,每个样本可以同时与多个标记类别相关,其中一些标记之间可能具有相关性,充分利用这些标记相关性,可优化分类性能.因此,文中利用标记的频繁项集对标记相关性进行挖掘,提出针对基于邻域粗糙集的多标记属性约简算法进行改进的特征选择算法,并进一步将训练样本根据特征之间的相似性进行聚类,结合局部样本上的标记相关性,进行属性约简及分类.在5个多标记分类数据集上的实验验证文中算法的有效性.     

联合谱聚类与邻域互信息的特征选择算法*

针对特征空间中存在潜在相关特征的规律,分别利用谱聚类探索特征间的相关性及邻域互信息以寻求最大相关特征子集,提出联合谱聚类与邻域互信息的特征选择算法.首先利用邻域互信息移除与标记不相干的特征.然后采用谱聚类将特征进行分簇,使同一簇组中的特征强相关而不同簇组中的特征强相异.继而基于邻域互信息从每一特征簇组中选择与类标记强相关而与本组特征低冗余的特征子集.最后将所有选中特征子集组成最终的特征选择结果.在2个基分类器下的实验表明,文中算法能以较少的合理特征获得较高的分类性能.     

面向层次分类的文本特征选择方法

提出一种针对层次分类的文本特征选择方法。先给出类别层次相关度的概念,并利用分类树和训练数据在不同层次上的概率分布进行计算,进而得到分类树中不同类别的重要性。最后基于前面的计算结果,计算每个特征对类别的识别能力,并选择识别能力大的特征组成用于分类的特征集合。实验表明该方法在选取的特征质量以及在accuracy、F1和micro-Precision等分类测度上均优于传统方法。     

基于协同聚类的两阶段文本聚类方法

为了将语义信息用于文本聚类和有效地进行特征选择,文中提出一种基于协同聚类的两阶段文本聚类方法.该方法分别对文档和特征进行聚类从而得到特征与主题之间的语义关联关系.然后利用此关系来相互调整彼此的聚类结果.实验结果表明,利用特征与主题之间的语义关联关系能有效提高聚类效果.