發(fā)布時間：2020-03-12 04:22

【摘要】：在模式識別中,特征選擇是一種非常有效的降維技術.特征評價標準在特征選擇過程中被用于度量特征的重要性,但目前已有的標準存在著只考慮類之間的分離性而未考慮其相關性、無法去除特征之間的分類冗余性以及多用于單變量度量而無法獲取子集整體最優(yōu)性等問題.提出一種保留分類信息的特征評價準則(classification information preserving,CIP),并使用多任務學習技術進行實現(xiàn).CIP是一種特征子集度量方法,通過F范數(shù)實現(xiàn)已選特征子集的分類信息與原始數(shù)據(jù)分類信息的差異最小化,并通過l2,1范數(shù)約束選擇特征個數(shù).近似交替方向法被用于求解CIP的最優(yōu)解.理論分析與實驗結果表明:CIP選擇的最優(yōu)特征子集不僅最大程度上保留了原始數(shù)據(jù)類別之間的相關性信息,而且有效地降低了特征之間的分類冗余性.
【圖文】：

冗余；近似交替方向法中圖法分類號ＴＰ１８１；ＴＰ３９１特征選擇是一種非常有效的降維方法，其旨在從原始數(shù)據(jù)中選擇一組具有較高區(qū)分能力的特征組成特征子集［１］，從而達到降低維度以及提高精度的目的［２］．特征評價準則在特征選擇過程中必不可少，被準則評價為優(yōu)秀的特征會被加入到特征子集中而成為降維空間的一個維度，而非優(yōu)的特征會被淘汰．Ｆｉｇ．１Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆ２－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｎｓｔａｎｃｅｓｂｅｌｏｎｇｉｎｇｔｏｔｈｒｅｅｃｌａｓｓｅｓ圖１３類樣本在２維空間的分布圖目前常見的特征評價準則在通常情況下多用于單變量度量，其缺點在于無法保證選出的特征子集的最優(yōu)性．首先，對某些類別具有高辨識度的特征不能被選出．如圖１（ａ）所示，特征ｆｉ能較好地分離類別１和類別３，卻不能辨識屬于類別２的樣本．同樣，特征ｆｊ能較好地辨識類別２，但無法辨識類別１和類別３．所以在使用單變量評價準則的特征選擇中，ｆｉ與ｆｊ會由于不能有效識別所有類而被賦予較低的權重，從而被淘汰．然而，在由２個特征組成的子空間中，所有樣本均可以被正確識別，如圖１（ｂ）中直方圖所示．這歸因于ｆｉ與ｆｊ對不同的類別具有互補的識別性能，而這種互補性在單變量度量中往往被忽視．其次，特征之間的高度冗余性也是造成單變量度量標準選出的特征子集往往比預期性能要差的原因．冗余特征意味著其所包含的分類信息已包含于其他已選擇的特征中，無法提供新的有價值的分類信息［３］．而單變量度量往往無法排除掉這類特征．Ｆｉｇ．２Ｃｏｒｒｅ

冗余；近似交替方向法中圖法分類號ＴＰ１８１；ＴＰ３９１特征選擇是一種非常有效的降維方法，其旨在從原始數(shù)據(jù)中選擇一組具有較高區(qū)分能力的特征組成特征子集［１］，從而達到降低維度以及提高精度的目的［２］．特征評價準則在特征選擇過程中必不可少，被準則評價為優(yōu)秀的特征會被加入到特征子集中而成為降維空間的一個維度，而非優(yōu)的特征會被淘汰．Ｆｉｇ．１Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆ２－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｎｓｔａｎｃｅｓｂｅｌｏｎｇｉｎｇｔｏｔｈｒｅｅｃｌａｓｓｅｓ圖１３類樣本在２維空間的分布圖目前常見的特征評價準則在通常情況下多用于單變量度量，其缺點在于無法保證選出的特征子集的最優(yōu)性．首先，對某些類別具有高辨識度的特征不能被選出．如圖１（ａ）所示，特征ｆｉ能較好地分離類別１和類別３，卻不能辨識屬于類別２的樣本．同樣，特征ｆｊ能較好地辨識類別２，但無法辨識類別１和類別３．所以在使用單變量評價準則的特征選擇中，ｆｉ與ｆｊ會由于不能有效識別所有類而被賦予較低的權重，從而被淘汰．然而，在由２個特征組成的子空間中，所有樣本均可以被正確識別，如圖１（ｂ）中直方圖所示．這歸因于ｆｉ與ｆｊ對不同的類別具有互補的識別性能，而這種互補性在單變量度量中往往被忽視．其次，，特征之間的高度冗余性也是造成單變量度量標準選出的特征子集往往比預期性能要差的原因．冗余特征意味著其所包含的分類信息已包含于其他已選擇的特征中，無法提供新的有價值的分類信息［３］．而單變量度量往往無法排除掉這類特征．Ｆｉｇ．２Ｃｏｒｒｅ

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