一种基于聚类集成的无监督特征选择方法

被引：1

作者：

凌霄汉

吉根林

机构：

[1] 南京师范大学数学与计算机科学学院

来源：

南京师范大学学报(工程技术版) | 2007年 / 03期

关键词：

特征选择; 无监督学习; 集成学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

提出了一种无监督的特征选择方法,其基本思想是利用聚类来指导特征选择,对于无类别标签的数据样本集,先进行聚类获得数据类标签,再利用ReliefF算法进行特征选择.采用聚类集成方法解决一些聚类结果的不稳定问题,最终特征选择结果通过多次特征选择综合得到.实验结果表明,该算法具有良好的特征选择性能,在去除无关或冗余特征后可进一步提高聚类质量.

引用

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