基于二进制灰狼优化的特征选择及文本聚类

提出基于二进制灰狼优化的特征选择与文本聚类算法.为得到最佳聚类结果,将文本数据表达为矢量空间模型;利用二进制灰狼优化算法对文本特征进行选择,得到初选特征子集;对前一阶段中不同特征相关分值计算方法得到的初选特征子集进行合并与交叉操作,进一步计算最优特征子集;在新特征子集基础上,利用同步考虑余弦相似度和欧氏距离指标的多目标优化K均值算法完成文本聚类,得到最优文本聚类解.实验结果表明,在多数数据集上,该算法可以有效降低特征维度,聚类指标表现更好.     

融入新的特征选择机制的文本数据聚类算法

文本信息中包括许多无用特征,这种噪声特征会影响文本聚类效果,为此提出一种基于粒子群优化的文本特征选择算法.利用词频逆文本频率指数为目标函数评估每个文档的文本特征,从初始文档数据集中求解新的有用特征最优子集;以该最优有用特征子集作为K均值聚类的输入进行文本聚类,得到最优文本聚类结果.利用文档数据集进行聚类测试,其结果表明...     

基于局部子空间的多标记特征选择算法*

在已有的特征选择算法中,常用策略是通过相关准则选择与标记集合相关性较强的特征,然而该策略不一定是最优选择,因为与标记集合相关性较弱的特征可能是决定某些类别标记的关键特征.基于这一假设,文中提出基于局部子空间的多标记特征选择算法.该算法首先利用特征与标记集合之间的互信息得到一个重要度由高到低的特征序列,然后将新的特征排序空间划分为几个局部子空间,并在每个子空间设置采样比例以选择冗余性较小的特征,最后融合各子空间的特征子集,得到一组合理的特征子集.在6个数据集和4个评价指标上的实验表明,文中算法优于一些通用的多标记特征选择算法.     

基于近邻传播聚类的集成特征选择方法

针对高维数据中的类标记仅与少部分特征关联紧密的问题,提出了基于排序聚合和聚类分组的特征随机选择集成学习方法。采用排序聚合技术对特征进行过滤,选出与样本分类相关的特征,以bicor关联系数作为关联衡量标准,利用近邻传播聚类算法进行分组,使不同组的特征互不关联,然后从每个分组中随机选择一个特征生成特征子集,便可得到多个既存在差异性又具备区分能力的特征子集,最后分别在对应的特征子空间训练基分类器,采用多数投票进行融合集成。在7个基因表达数据集上的实验结果表明,提出的方法分类误差较低,分类性能稳定,可扩展性好。     

面向高维特征缺失数据的K最近邻插补子空间聚类算法

针对高维特征缺失数据在聚类过程中面临的因数据高维引发的维度灾难问题和数据特征缺失导致的样本间有效距离计算失效问题,提出一种面向高维特征缺失数据的K最近邻（KNN）插补子空间聚类算法KISC。首先,利用高维特征缺失数据的子空间下的近邻关系对原始空间下的特征缺失数据进行KNN插补;然后,利用多次迭代矩阵分解和KNN插补获得数据最终可靠的子空间结构,并在该子空间结构进行聚类分析。在6个图像数据集原始空间的聚类结果表明,相较于经过插补后直接进行聚类的对比算法,KISC算法聚类效果更好,说明子空间结构能够更加容易且有效地识别数据的潜在聚类结构;在6个高维数据集子空间下的聚类结果显示,KISC算法在各个数据集的聚类性能均优于对比算法,且在大多数据集上取得了最优的聚类精确度（ACC）和标准互信息（NMI）。KISC算法能够更加有效地处理高维特征缺失数据,提高算法的聚类性能。     

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。     

基于差分进化的两阶段文本特征选择算法

为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应度函数,将多个特征差向量和局部最优特征引入变异操作中,增加特征子集的扰动性,加快差分进化算法的收敛速度,获得最优特征子集。在WebKB和Reuters-21578数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确率、召回率和F1值上均优于TDM5、MADAC等算法,能够降低文本特征空间的维度,提高文本聚类效果。     

自适应的软子空间聚类算法

软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段.现有算法通常需要用户事先设置一些全局的关键参数,且没有考虑子空间的优化.提出了一个新的软子空间聚类优化目标函数,在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时,最大化每个簇类所在的投影子空间.通过推导得到一种新的局部特征加权方式,以此为基础提出一种自适应的k-means型软子空间聚类算法.该算法在聚类过程中根据数据集及其划分的信息,动态地计算最优的算法参数.在实际应用和合成数据集上的实验结果表明,该算法大幅度提高了聚类精度和聚类结果的稳定性.     

基于特征选择的统计最优样本大小算法

针对统计最优样本大小算法在确定大数据集,尤其是高维数据集抽样样本大小时的执行效率较低,以及高维数据集中每一维属性的重要性不同且可能存在冗余属性,提出一种基于特征选择的统计最优样本大小算法.该算法基于熵理论,通过构造一个基于对象间相似度的熵度量方法来评估特征重要性,然后根据设计的一种挑选特征的标准获得重要的特征子集,最后在该特征子集上执行统计最优样本大小算法.实验结果表明,改进后算法得到的样本大小抽取的样本集能够在聚类算法中得到较高的准确率,同时也较明显地降低了算法的执行时间,从而验证了改进后的算法是有效可行的.     

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。     

语义特征造型系统中特征模型转换的研究

通过对新一代的语义特征模型的分析,参考Bidarra等人的研究成果,运用有效性标准,确立语义特征造型中特征转换的方法,在采用数学方法基础上,提出了怎样在数学模型中把设计特征表示转换成加工特征表示。设计过程中的设计特征由一组具有几何特征的面和一组属性（包括维数和具体特征）表示。加工过程中的加工特征由许多面和这些加工操作中面面之间有意义的关系来表示。特征转换中采用数学方法,能够在集合运算中形成加工特征,特征相交这种困难问题也可用数学描述,并且理论上能够转换,从而提高产品模型的可编辑性和易编辑性。     

基于特征面的分层特征识别

为降低特征识别的复杂度,提出基于特征实体、特征实面和特征虚面概念的层次性特征分类方法.通过构造2类神经网络输入矩阵,利用神经网络在特征识别中所具有的优势,实现基于特征面的分层特征识别方法.实例表明：该方法在识别去除材料的特征时比较有效,但识别特征的范围受到一定限制.     

基于特征聚类集成技术的在线特征选择

针对既有历史数据又有流特征的全新应用场景,提出了一种基于组特征选择和流特征的在线特征选择算法。在对历史数据的组特征选择阶段,为了弥补单一聚类算法的不足,引入聚类集成的思想。先利用k-means方法通过多次聚类得到一个聚类集体,在集成阶段再利用层次聚类算法对聚类集体进行集成得到最终的结果。在对流特征数据的在线特征选择阶段,对组构造产生的特征组通过探讨特征间的相关性来更新特征组,最终通过组变换获得特征子集。实验结果表明,所提算法能有效应对全新场景下的在线特征选择问题,并且有很好的分类性能。     

语义特征造型中特征修改优先准则的研究

特征造型技术是新一代CAD系统的关键技术,是产品模型技术的核心。该文讨论了以细胞元模型为基础的语义特征造型技术。在语义特征造型中用特征依赖图（FDG）的数据模型来保存和维护设计中的各种特征信息及其之间的关系,在此基础上分析了依据特征依赖图中特征间的关系动态修改特征优先级的方法,确保了模型修改的有效性。最后给出了一个实例。     

基于特征相关的偏最小二乘特征选择方法

针对传统的偏最小二乘法只考虑单特征的重要性以及特征之间存在冗余和多重共线性等问题，将特征之间的统计相关性引入到传统的偏最小二乘分析中，构造了一种基于特征相关的偏最小二乘模型。首先利用特征相关度对特征进行评估预选出特征组，然后将其放入偏最小二乘模型中进行训练，评估该特征组是否可取。结合前向贪心搜索策略依次评价候选特征，并选中使目标函数最小的候选特征加入到已选特征。分别采用麻杏石甘汤君药止咳、平喘和UCI数据集进行分析处理，实验结果表明，该特征选择方法能较好寻找较优的特征组。     

基于特征相关的谱特征选择算法

针对传统的谱特征选择算法只考虑单特征的重要性,将特征之间的统计相关性引入到传统谱分析中,构造了基于特征相关的谱特征选择模型。首先利用Laplacian Score找出最核心的一个特征作为已选特征,然后设计了新的特征组区分能力目标函数,采用前向贪心搜索策略依次评价候选特征,并选中使目标函数最小的候选特征加入到已选特征。该算法不仅考虑了特征重要性,而且充分考虑了特征之间的关联性,最后在2个不同分类器和8个UCI数据集上的实验结果表明:该算法不仅提高了特征子集的分类性能,而且获得较高的分类精度下所需特征子集的数量较少。     

A new unsupervised feature selection algorithm using similarity‐based feature clustering

Unsupervised feature selection is an important problem, especially for high‐dimensional data. However, until now, it has been scarcely studied and the existing algorithms cannot provide satisfying performance. Thus, in this paper, we propose a new unsupervised feature selection algorithm using similarity‐based feature clustering, Feature Selection‐based Feature Clustering (FSFC). FSFC removes redundant features according to the results of feature clustering based on feature similarity. First, it clusters the features according to their similarity. A new feature clustering algorithm is proposed, which overcomes the shortcomings of K‐means. Second, it selects a representative feature from each cluster, which contains most interesting information of features in the cluster. The efficiency and effectiveness of FSFC are tested upon real‐world data sets and compared with two representative unsupervised feature selection algorithms, Feature Selection Using Similarity (FSUS) and Multi‐Cluster‐based Feature Selection (MCFS) in terms of runtime, feature compression ratio, and the clustering results of K‐means. The results show that FSFC can not only reduce the feature space in less time, but also significantly improve the clustering performance of K‐means.     

Non-parametric classifier-independent feature selection

Feature selection is used for finding a feature subset that has the most discriminative information from the original feature set. In practice, since we do not know the classifier to be used after feature selection, it is desirable to find a feature subset that is universally effective for any classifier. Such a trial is called classifier-independent feature selection. In this study, we propose a novel classifier-independent feature selection method on the basis of the estimation of Bayes discrimination boundary. The experimental results on 12 real-world datasets showed the fundamental effectiveness of the proposed method.     

基于实体模型的产品形状特征识别

依据实体造型的特点,从模型空间的特征层入手,搜寻模型空间中的简单形状特征,并根据造型特点获取单个特征在零件模型上的几何拓扑关系,从而实现形状特征的自动识别.通过分析特征实体造型,提出一种基于实体模型的产品形状特征识别方法,并结合微波器件产品开发特征参数提取模块,实现复杂零件模型形状特征的自动识别与提取.该方法为快速建立企业零件库提供途径,也为网络环境下的协同设计和数据共享奠定基础.