發(fā)布時間：2017-09-20 16:47

  本文關(guān)鍵詞：基于再生核希爾伯特空間映射的高維數(shù)據(jù)特征選擇優(yōu)化算法

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【摘要】：現(xiàn)有過濾型特征選擇算法并未考慮非線性數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu),從而分類準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于封裝型算法,對此提出一種基于再生核希爾伯特空間映射的高維數(shù)據(jù)特征選擇算法。首先基于分支定界法建立搜索樹,并對其進行搜索;然后基于再生核希爾伯特空間映射分析非線性數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu);最后根據(jù)數(shù)據(jù)集的內(nèi)部結(jié)構(gòu)選擇最優(yōu)的距離計算方法。對比仿真實驗結(jié)果表明,該方法與封裝型特征選擇算法具有接近的分類準(zhǔn)確率,同時在計算效率上具有明顯的優(yōu)勢,適用于大數(shù)據(jù)分析。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 非線性數(shù)據(jù) 特征選擇 希爾伯特空間 大數(shù)據(jù) 高維數(shù)據(jù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61273076) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK20141403)
【分類號】：TP391.4
【正文快照】： 0引言特征選擇是一種重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,是模式識別中降低特征維數(shù)的方法之一,特征項選擇的優(yōu)劣直接影響數(shù)據(jù)聚類的準(zhǔn)確率,而多標(biāo)簽分類問題中的每一個實例可以同時劃分到多個標(biāo)簽中[1]。標(biāo)簽之間具有相關(guān)性,從而導(dǎo)致多標(biāo)簽特征問題比單標(biāo)簽問題更為復(fù)雜[2]�？蓪⑻卣鬟x擇

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本文編號：889259