基于随机森林和转导推理的特征提取方法

• 作者: 米红 邱一卉
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 随机森林 转导推理
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 333-338
• 分类号: TP181
• 字数: 5990字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下:1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2)将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵;3)对该相似性矩阵进行多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性.UCI数据库的实验结果表明:与主成分分析方法相比,该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是一种行之有效的特征提取方法.最后还讨论了特征提取维数对模型准确率的影响,为实际应用提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	米红	厦门大学信息科学与技术学院	90	1245	20.0	32.0
2	邱一卉	厦门大学信息科学与技术学院	2	30	2.0	2.0