【摘 要】
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大数据时代的来临积累了大量的数据,如何从如此规模大、维度高且存在冗余特征与噪音的数据集中得到有用的信息并形成知识,使其转化为一定的经济效益或社会效益,成为了数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容。对高维度的数据进行分析,首先需要对数据进行降维操作,特征选择和特征提取是常用的两种方式。特征提取采用变换或映射得到新特征,特征选择则是对最有效的特征进行筛选。对现有的特征选择算法进行研究之后,提出了一种新的
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大数据时代的来临积累了大量的数据,如何从如此规模大、维度高且存在冗余特征与噪音的数据集中得到有用的信息并形成知识,使其转化为一定的经济效益或社会效益,成为了数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容。对高维度的数据进行分析,首先需要对数据进行降维操作,特征选择和特征提取是常用的两种方式。特征提取采用变换或映射得到新特征,特征选择则是对最有效的特征进行筛选。对现有的特征选择算法进行研究之后,提出了一种新的基于决策树的高维数据特征选择方法——K-Longitudinal-Split-Feature-Selection（KLSFS）方法。该方法首先将样本数据集在特征维度进行纵向划分,生成K个数据子集;然后对每个数据子集基于基尼指数构建决策树模型,依据模型给出的重要性度量选择特征,获取次优特征子集;最后使用分类模型对所有次优特征子集进行评估,优化KLSFS方法的参数,得到最优特征子集。通过将KLSFS算法与其他特征选择算法在相同实验条件下进行横向对比,将分类模型在测试集上的分类准确率作为评估各算法性能的指标。实验结果表明,使用KLSFS方法对高维数据进行特征选择,能够在保证算法运行时间较短的同时,得到特征数量尽可能少且分类效果较好的特征子集,对后续应用学习算法进行数据分析有很大的帮助,但在选择特征方式及参数优化方面仍有改进空间。
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