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christina1st木虫 (正式写手)
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【求助】目前比较好的前沿特征选择方法有哪些？？ 已有7人参与
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| 如题，请高手指教，目前比较好的特征选择方法有哪几种啊？？谢谢 |
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christina1st
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小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
无奈的云(金币+2):很详实的解释~~ 2010-06-01 10:04:25
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粗糙集理论中的属性约简是一种较有效的特征选择方法,算法很多,其中包括很多启发式的算法,唯一的一个缺点:它是要求有一个预处理对数据,那就是数据离散化,也就是他只能处理离散数据,后来哈工大的胡清华提出了基于领域的特征选择,这是一种对传统粗糙集理论的一种扩展,使其能处理数值数据,不需要离散化,你可以看看,如果你是要求从原有特征中提取部分特征,你可以看看上述关于粗糙集的论文,如果你的要求更加宽泛,你可以看看一下特征提取方法,它们不同于特征选择,但是能做到约简特征,但是它们是重新构造一些新的特征,比如你可以看看PCA方法,LE方法,MDS等降维方法,目前比较流行的就是流形学习和主成分分析(PCA) [ Last edited by absoluty on 2010-6-1 at 10:06 ] |
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8楼2014-09-28 09:09:00