考虑稳定性要求的特征选择方法

摘要：

为了提高特征选择的稳定性和降低因样本数据变化引起的选择结果波动,提出了一种考虑稳定性要求的过滤式特征选择方法.不同于集成特征选择等现有的增强稳定性方法,该方法将特征的稳定性与相关性、冗余性一起作为特征评价准则,通过产生多个数据集来减少样本数据扰动,不断将新产生的选择结果迭代计算稳定性因子,并同时提高其在准则中的比重以使迭代收敛.最终将融合多次迭代信息的特征排序作为最终结果输出.实验表明,该方法能够在保持相当分类精度的基础上,能够较大幅度地提高选择结果的稳定性,达到兼顾分类精度与稳定性的目的.

关键词：特征选择、相关性、冗余性、稳定性、高维数据

所属期刊栏目：24

资助基金：973计划2012CB719903;国家自然科学基金委创新研究群体61221003;国家自然科学基金青年科学基金41101386;国家自然科学基金41071256

在线出版日期：2015-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1203-1209