一种基于关联性的特征选择算法.pdf
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《基于遗传算法的特征选择》.ppt
(a) 选择(Selection)算子 依据每个染色体的适应值大小，适应值越大，被选中的概率就越大，其子孙在下一代产生的个数就越多。 选择操作是建立在群体中个体的适应值评估基础上的，目前常用的选择算子有赌轮选择方法、保留最佳个体选择法、期望值选择方法等。 College of Mathematics and Computer Science 基于遗传算法的特征选择 What Why How 回答什么是遗传算法？什么是特征选择？ 遗传算法是模拟进化论，搜索优化问题最优解的一种算法。它采用群体搜索策略，一代一代逐步进化，直到收敛到问题的最优解。 群体是个体的集合，个体模拟一
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基于随机森林的特征选择算法.docx
基于随机森林的特征选择算法
一、概述
随着大数据时代的到来，数据维度爆炸式增长，如何从海量数据中提取出真正有用的特征，提高机器学习模型的性能和效率，成为了研究者和实践者面临的重要问题。特征选择作为一种有效的数据预处理手段，旨在从原始特征集中选择出对模型性能提升最为显著的特征子集，以简化模型复杂度，提高模型泛化能力，减少过拟合风险。
随机森林作为一种集成学习算法，以其良好的稳定性和准确性在多个领域得到了广泛应用。随机森林算法通过构建多个决策树并对它们的结果进行集成，以改善单个决策树易受噪声和异常值影响的问题。随机森林的另一个优势在于其能够评估特征的重要性，这为特征选择提供了天然的工具。
基于随机
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一种基于仿生搜索的电力系统典型场景关联特征选择方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881101 A
(43)申请公布日 2022.08.09
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一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法.pptx
一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法汇报人：2024-01-30
目录contents引言大数据特征选择问题描述遗传算法基本原理与实现方法基于遗传算法优化的大数据特征选择框架设计实验结果与分析讨论结论总结与未来工作展望
引言01
随着大数据时代的到来，数据特征维度不断增加，导致特征选择成为数据处理的关键环节。特征选择能够有效地去除冗余特征，降低数据维度，提高数据质量和模型性能。传统的特征选择方法在处理高维数据时存在效率低下、易陷入局部最优等问题，因此研究一种基于遗传算法优化的特征选择方法具有重要意义。研究背景与意义
国内外研究现状及发展趋势目前，国内外学者已经提出了许多特征选择方法，包括过
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(21)申请号 202110620273.6
(22)申请日 2021.06.03
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地址
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116383816 A
(43)申请公布日 2023.07.04
(21)申请号 202310054631.0
(22)申请日 2023.02.03
(71)申请人 北京工业大学
地址 100124
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特征选择次优算法.pdf
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特征选择的次优算法
单独最优组合
顺序前进法（SFS ），广义SFS法（GSFS ）
顺序后退法（SBS ），广义SBS法（GSBS ）
增l 减r 法（L-R 法），广义L-R 法（(Z , Z )法）
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基于模糊β覆盖的特征选择算法研究.pdf
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基于因果发现的多标签特征选择算法研究.docx
基于因果发现的多标签特征选择算法研究
一、引言
在机器学习和数据挖掘领域，特征选择是一项至关重要的任务。它旨在从原始特征集中选择出与目标变量最相关的特征，以提升模型的性能和可解释性。随着数据集的规模和复杂性不断增加，多标签特征选择问题也日益凸显其重要性。该问题涉及到一个样本可能同时属于多个类别的情况，这在许多现实世界的应用中十分常见，如文本分类、图像标注等。在处理多标签问题时，基于因果发现的多标签特征选择算法表现出了其独特的优势。本文将就这一主题展开深入的研究。
二、因果发现与多标签特征选择
因果关系是描述变量之间依赖性的重要概念。在多标签特征选择中，通过发现特征与标签之间的因果关系，可以有效
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基于Fisher分和支持向量机的特征选择算法.docx
２０１４年 １２月计算机工程与设计Ｄｅｃ．２０１４第 ３５卷 第 １２期ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳＩＧＮＶｏｌ．３５Ｎｏ．１２基于 Ｆｉｓｈｅｒ分和支持向量机的特征选择算法张润莲１，张昭１，彭小金１，曾兵２（１．桂林电子科技大学信息与通信学院，广西 桂林 ５４１００４；２．保密通信重点实验室，四川成都 ６１００４１） 摘 要：网络入侵数据集中存在的大量冗余和噪声特征严重影响检测系统的性能。 针对该问题， 提出一种基于 Ｆｉｓｈｅｒ分 和 支持向量机的入侵特征选择
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基于佳点集遗传算法的特征选择方法.pdf
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基于元启发式算法的特征选择方法研究.pdf
湖北工业大学硕士学位论文
摘要
随着科技与信息技术的发展，高维复杂的数据集不断涌现，这些数据集中往往
包含大量无效的信息。特征选择可以有效用于去除数据集中无关和冗余的特征，提
高分类任务的性能，并减轻机器学习算法的计算负担。本文聚焦于基于元启发式算
法的特征选择方法，并基于不同的改进方式提出了两种改进的元启发式算法以解
决特征选择问题。
首先，本文将特征选择问题建模为一个多目标的优化问题，在减少选择特征数
量的同时提高分类准确性。此外，本文通过使用线性加权法将多目标问题转化单目
标问题，以便于使用元启发式算法进行后续的求解。
其次，提出了一种基于多策略改进的黑猩猩优化算法来解决构建的特征选择
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基于自步学习的半监督特征选择算法研究.pptx
基于自步学习的半监督特征选择算法研究汇报人：2024-01-21
引言自步学习理论基础半监督特征选择算法研究实验设计与实现算法性能评估与对比分析应用案例研究结论与展望contents目录
引言01CATALOGUE
随着大数据时代的到来，高维数据的处理成为机器学习领域的热点问题之一。特征选择作为降维技术的重要手段，对于提高学习算法性能、降低计算复杂度具有重要意义。自步学习作为一种模拟人类学习过程的机器学习方法，能够从简单到复杂逐步学习数据中的内在结构和规律。将自步学习应用于半监督特征选择，有助于更好地利用未标记数据的信息，提高特征选择的准确性和稳定性。在实际应用中，标记数据的获取往往需要大量的
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基于稀疏结构学习的无监督特征选择算法研究.pdf
摘要
摘要
为了缓解无标签数据中的“维数灾难”问题，无监督特征选择算法的研究成为一
个重要而有意义的课题。在标签信息未知的情况下，无监督特征选择主要通过学习数
据的内部结构获取更具判别信息的特征。
本文以无监督特征选择为主要研究内容，运用特征权重自适应、相似矩阵自适应、
局部结构保持和拉普拉斯秩约束探索数据的局部流形结构，结合冗余度学习或稀疏约
束等方法提出了三种无监督特征选择算法。主要内容如下：
(1)通过引入特征权重向量来刻画特征的重要性，提出了基于自适应权重学习的无
监督特征选择算法。该算法引入与数据维数相同的权重向量刻画特征权重，利用特征
间的相似关系约束权重向量，自适应地获得更好的特