| 基于K-均值聚类的无监督的特征选择方法 |
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| 引用本文： | 张莉,孙钢,郭军.基于K-均值聚类的无监督的特征选择方法[J].计算机应用研究,2005,22(3):23-24. |
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| 作者姓名： | 张莉 孙钢 郭军 |
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| 作者单位： | 北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876;北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876;北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876 |
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| 基金项目： | 教育部跨世纪人才基金重点科研项目(02029) |
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| 摘 要： | 模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K-均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。
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| 关 键 词： | 特征选择 相关性分析 无监督学习 聚类 |
| 文章编号： | 1001-3695(2005)03-0023-02 |
Unsupervised Feature Selection Method Based on K-means Clustering |
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| ZHANG Li,SUN Gang,GUO Jun.Unsupervised Feature Selection Method Based on K-means Clustering[J].Application Research of Computers,2005,22(3):23-24. |
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| Authors: | ZHANG Li SUN Gang GUO Jun |
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| Abstract: | The first problem need to be solved in pattern recognition method is feature selection. Now many methods think more about supervised feature selection problem,but involve little about unsupervised feature selection problem.In this paper,a feature selection algorithm based on K-means clustering method is proposed involving classification capabilities of feature vectors and correlation analysis between two features.This method can b eused in unsupervised feature selection problem.. |
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| Keywords: | Feature Selection Correlation Analysis Unsupervised Learning Clustering |
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