3.数据清洗和特征选择.pdf

郭克华-J2ME移动开发实战教学视频() 全部课程内容： 1. 体系介绍和环境配置 2. 高级界面开发1基本界面和Command 3. 高级界面开发2Command事件和List 4. 高级界面开发3

Data_Science:特征选择-基本特征选择方法

在多标记学习框架中，特征选择是解决维数灾难，提高多标记分类器的有效手段。提出了一种融合特征排序的多标记特征选择算法。该算法首先在各标记下进行自适应的粒化样本，以此来构造特征与类别标记之间的邻域互信息。

总结了常见的近红外光谱特征选择方法:PCA、PSO、CARS、UVE、VIP、SPA等方法,通过MATLAB实现其基本功能。

特征工程是什么？数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

relie特征选择代码，可用于前期数据预处理。MATLAB代码，包含数据，可直接使用

包含各种特征选择方法如：%MIFS%mRMR%CMIM%JMI%DISRCIFE%ICAP%CondRed%BetaGamma%CMI

三种常用的特征选择算法卡方特征选择,互信息特征选择,信息增益特征选择(CHI,MI,IG)(Threekindsofcommonlyusedfeatureselectionalgorithm,CHI,

特征选择方法综述，介绍了特征选择算法分类等

FCBFisafastcorrelation-basedfilteralgorithmdesignedforhigh-dimensionaldataandhasbeenshowneffectivein