基于K-均值聚类的无监督的特征选择方法

• 作者: 孙钢 张莉 郭军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征选择 相关性分析 无监督学习 聚类
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 23-24,42
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2005.03.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭军	北京邮电大学信息工程学院	101	1335	20.0	31.0
2	张莉	北京邮电大学信息工程学院	7	141	6.0	7.0
3	孙钢	北京邮电大学信息工程学院	8	127	6.0	8.0