特征选择方法综述_王娟.pdf

有需要模式识别特征选择与特征提取课件的一定要看看哦

特征工程-特征选择思维导图：主要从常见搜索算法以及经典三刀来展示。这个是自己归纳的，有什么不对的，欢迎指出来

特征选择是邮件过滤重要的环节，特征的好坏不仅影响分类的准确率，还直接影响到分类器训练和分类的开销。比较了常用的CHI选择、互信息（MI）、信息增益（IG）和SVM 特征选择算法在垃圾邮件过滤中的效果，

分形图像编码十余年来在图像处理尤其是图像压缩领域引起了人们的极大兴趣。但编码过程耗时长限制了它的应用范围。为了缩短编码时间，根据匹配均方根误差与新定义的规范块主对角和特征间的关系，提出了一个限制搜索空

在高维数据如图像数据、基因数据、文本数据等的分析过程中，当样本存在冗余特征时会大大增加问题分析复杂难度，因此在数据分析前从中剔除冗余特征尤为重要。基于互信息（MI）的特征选择方法能够有效地降低数据维数

文本分类中特征空间的高维问题是文本分类的主要障碍之一。特征选择（FeatureSelection）是一种有效的特征降维方法。现有的特征选择函数主要有文档频率（DF），信息增益（IG），互信息（MI）等

基于聚类粗糙集的集成特征选择方法，刘铭阳，龚萍，邻域粗糙集是处理连续型数据特征选择的一种重要方法，能有效缩减数据规模并提高模型的准确度和可解释性。针对邻域粗糙集正域求解

软件缺陷预测先前的研究工作主要关注软件缺陷分类问题，即判断一个软件模块是否含有缺陷。如何量化一个软件模块中含有软件缺陷的数量问题还未被很好地研究。针对该问题，提出了一种两阶段的软件模块缺陷数预测特征选

引入向量约简率和分类准确率的度量标准，采用量子比特对遗传算法进行编码，结合克隆算子，提出一种基于混合克隆量子遗传策略的文本特征选择方法。实验结果显示，该方法能有效地降低文本特征向量的维度，所提取的特征

分类特征基因是基因表达谱数据分析中的重点，目前的特征基因选择方法均没有考虑到基因在不同类别中分布失衡给特征基因选择算法带来的影响。提出一种样本无关的特征基因选择方法，该方法利用改进地类间差异函数和类内