特征选择

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。

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。

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。

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。

特征选择节点模型页签 主要用于配置特征选择算法的参数，控制特征选择过程。 该页签提供多种选项，允许用户根据数据特性和分析目标，灵活调整特征选择策略，以构建高效且泛化能力强的预测模型。

本工具箱基于二进制微分进化（BDE）算法，提供了一种特征选择方法，通过示例展示了BDE如何用于解决基准数据集上的特征选择问题。

特征选择作为模式识别、机器学习和数据挖掘的关键预处理步骤，其重要性不言而喻。邻域作为分类学习中的核心概念，能够有效区分决策不同的样本。我们提出一种新的邻域辨别力指数，用于量化邻域关系中的差异信息，进而反映特征子集的区分能力。区别于传统的基于邻域相似度的方法，该指数直接利用邻域关系的基数进行计算。为了全面捕捉多个特征子集组合带来的区分信息变化，我们进一步扩展了辨别力指数，引入了联合辨别力指数、条件辨别力指数以及互信息辨别力指数。这些扩展指标与香农熵及其变体具有相似的性质。针对实值数据的分析，我们在辨别力指数中引入了一个名为“邻域半径”的参数。基于提出的辨别力指数，我们定义了候选特征的显著性度量，并设计了一种贪婪特征选择算法。实验结果表明，基于辨别力指数的算法相较于其他经典算法，取得了更优的性能。

Matlab 代码实现了论文《用于半监督特征选择的简单策略》中提出的方法，该论文发表于《机器学习杂志》。 代码功能： semiIAMB.m：实现了 Semi-IAMB 算法，应用于 Markov Blanket 发现 IAMB (IAMB.m) 的切换过程，用于半监督场景中的假设检验。 semiMIM.m 和 semiJMI.m：实现了 Semi-MIM 和 Semi-JMI 算法，分别应用于特征选择方法 MIM (MIM.m) 和 JMI (JMI.m) 的切换过程，用于在半监督场景中对特征进行排名。 Tutorial_SemiSupervised_FS.m：教程，介绍如何在半监督学习环境中使用建议的特征选择方法。 引用： 如果使用此代码，请引用以下论文： Sechidis, K., & Brown, G. (2018). Simple strategies for semi-supervised feature selection. Machine Learning, 107, 1277–1298.

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。

特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一，而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点。基于能量学习模型，分析了基于局部能量的特征选择方法，并根据集成特征选择的原理，对基于局部能量的特征排序结果进行集成，以提高算法的稳定性。在现实数据集上的实验结果表明，集成特征选择可以有效提高算法的稳定性。