基于改进ReliefF的无监督特征选择方法

• 作者: 丁雪梅 周心圆 王汉军 王炤光
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: DBSCAN ReliefF 调整的余弦相似度 无监督特征选择
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 字数: 6261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006243

摘要

针对特征选择中存在数据缺乏类别信息的问题, 提出一种新型的基于改进ReliefF的无监督特征选择方法UFS-IR. 由于ReliefF类算法存在小类样本抽样概率低、无法删除冗余特征的缺陷, 该方法以DBSCAN聚类算法指导分类, 通过改进抽样策略, 使用调整的余弦相似度度量特征间的相关性作为去冗余的凭据. 实验表明UFS-IR可以有效缩减数据维度的同时保证特征子集的最大相关最小冗余性, 具有很好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王汉军	中国科学院沈阳计算技术研究所	8	27	4.0	5.0
2	丁雪梅	中国科学院沈阳计算技术研究所	1	5	1.0	1.0
6	王炤光	国家电网公司东北分部	3	18	3.0	3.0
7	周心圆	吉林大学计算机科学与技术学院	3	9	2.0	3.0