一种启发式聚类特征选择方法

• 作者: 崔自峰 张卫丰 徐宝文 徐峻岭
• 来源期刊: 东南大学学报(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 聚类 无监督学习
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 1252字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.02.006

摘要

为了使聚类可以在低维数据空间中进行,提出了一种新的聚类特征选择方法.该方法分3个步骤,每个步骤都在一个wrapper框架中执行.首先,将所有原始特征都按照重要性进行排序,引入一个特征重要性评价函数E(f);然后,顺序地选择特征组成重要特征子集;最后,去除重要特征子集中可能存在的冗余特征.由于是顺序选择特征而不是在巨大的特征子集空间中进行搜索,因此算法效率很高.实验结果表明该方法可以找出有助于聚类的重要特征子集,并且可以去掉那些不利于聚类的特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宝文	东南大学计算机科学与工程学院	118	3034	31.0	51.0
3	张卫丰	东南大学计算机科学与工程学院	28	231	9.0	14.0
9	崔自峰	东南大学计算机科学与工程学院	3	50	3.0	3.0
10	徐峻岭	东南大学计算机科学与工程学院	3	50	3.0	3.0