本文選題：特征選擇　切入點(diǎn)：高維數(shù)據(jù)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著生物信息學(xué)、基因表達(dá)譜微陣列、圖像識別等技術(shù)的發(fā)展,高維小樣本分類問題成為數(shù)據(jù)挖掘(包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別)中的一項(xiàng)挑戰(zhàn)性任務(wù),容易引發(fā)"維數(shù)災(zāi)難"和過擬合問題。針對這個(gè)問題,特征選擇可以有效避免維數(shù)災(zāi)難,提升分類模型泛化能力,成為研究的熱點(diǎn),有必要對國內(nèi)外高維小樣本特征選擇主要研究情況進(jìn)行綜述。首先分析了高維小樣本特征選擇問題的本質(zhì);其次,根據(jù)其算法的本質(zhì)區(qū)別,重點(diǎn)對高維小樣本數(shù)據(jù)的特征選擇方法進(jìn)行分類剖析和比較;最后對高維小樣本特征選擇研究面臨的挑戰(zhàn)以及研究方向作了展望。
[Abstract]:With the development of bioinformatics, gene expression microarray, image recognition and so on, the classification of high-dimensional small samples has become a challenging task in data mining (including machine learning and pattern recognition). It is easy to cause "dimensionality disaster" and over-fitting problem. In view of this problem, feature selection can effectively avoid dimensionality disaster, enhance the generalization ability of classification model, and become a hot research topic. It is necessary to summarize the main research situation of high dimensional small sample feature selection at home and abroad. Firstly, the essence of high dimensional small sample feature selection problem is analyzed; secondly, according to the essential difference of its algorithm, The feature selection methods of high-dimensional and small-sample data are analyzed and compared. Finally, the challenges and research directions of high-dimensional small-sample feature selection are prospected.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)信息學(xué)院;安徽省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所文獻(xiàn)情報(bào)分析中心;
【基金】：國家973計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFC0801406) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61673152) 安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1408085QF136)~~
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1566863