特征选择算法

使用C++实现ReliefF算法进行特征选择

ReliefF算法是一种基于实例的特征选择方法，在机器学习和数据挖掘中广泛应用于评估特征的重要性。该算法通过衡量特征在近邻实例间的差异来识别能有效区分不同类别的特征。C++实现ReliefF算法需要理解其核心步骤，包括初始化样本集、计算近邻、计算特征权重等。算法的复杂度取决于样本量、特征数量和近邻数目k，优化实现可提高计算效率和算法性能。在实际应用中，通过"ReliefTest"文件验证和性能测试算法实现的准确性和效果。

算法与数据结构 3 2024-07-21

Scikit-Feature特征选择与算法评估库

Scikit-feature 是由亚利桑那州立大学数据挖掘和机器学习实验室开发的 Python 开放源代码库（GNU通用公共许可证v2.0）。该库为特征选择提供了广泛的支持，是一个集成研究、比较、评估的应用平台。其核心目的是共享在特征选择领域广泛使用的算法，方便研究人员和从业人员对新算法进行实证评估。\ 由于项目开发的暂时停止和 scikit-learn 的更新，库中的一些模块可能已贬值。若恢复更新，开发者将会评估是否将此分叉项目重新集成到原始项目中。\ 分叉的项目信息：项目站点\ 原始 scikit-feature 项目信息：项目站点\ 文档链接

数据挖掘 0 2024-10-25

信息增益率与随机森林特征选择算法

在数据挖掘、机器学习和模式识别领域，特征选择是一个至关重要的问题。针对传统信息增益在类和特征分布不均时存在的偏好问题，本研究提出了一种基于信息增益率和随机森林的特征选择算法。 该算法融合了filter和wrapper模式的优势，首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量，然后采用序列前向选择（SFS）策略进行特征选择。算法以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量，最终获得最优特征子集。 实验结果表明，该算法不仅可以有效降低特征空间维度，还能提升分类算法的分类性能和查全率。

数据挖掘 7 2024-05-21

基于快速聚类的髙维数据特征选择算法

这篇论文探讨了一种针对高维数据的特征选择算法，该算法利用快速聚类技术提高效率，为数据挖掘领域的学者和实践者提供了有价值的参考。

数据挖掘 2 2024-05-25

Web挖掘与文本分类中的特征选择算法

面对海量Web数据，如何高效处理和分析成为关键。特征选择算法作为数据挖掘、文本分类以及Web分类的核心技术之一，为我们提供了有效解决方案。通过筛选最具代表性的特征，该算法可以降低数据维度、提高模型效率，并提升分类精度。

数据挖掘 3 2024-05-25

特征选择的计算方法

这本最新的CRC数据挖掘系列丛书介绍了特征选择的前沿思想和算法。

数据挖掘 2 2024-07-24

Matlab程序分类特征选择GUI

作者：吴子清（乔治）。这个项目提供了一个基于Matlab的GUI，用于预处理Kaggle竞赛数据，进行功能选择和分类方法测试，特别是Santander客户满意度。运行后可评估分类性能的平均AUC值，并生成测试数据集的结果csv文件。包含两个主要文件Customer_GUI.m和Customer_GUI.fig，以及三个数据文件：train.mat，test.mat和ID.mat。运行简单，适用于Matlab竞赛者。

Matlab 2 2024-07-24

优化特征选择的Matlab程序

这段Matlab中的mrmrd程序代码专注于特征选择，帮助用户找出最佳特征。

Matlab 0 2024-10-02

ACO特征选择算法蚁群优化在Matlab中的应用

蚁群优化算法在Matlab中的应用非常广泛。

Matlab 0 2024-09-01

基于特征聚类集成技术的组特征选择方法

特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术，从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要，通过选择合适的特征选择算法，可以去除不相关和冗余特征，提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。

数据挖掘 2 2024-07-17