基于随机森林和转导推理的特征提取方法

被引：7

作者：

邱一卉

米红

机构：

[1] 厦门大学信息科学与技术学院

来源：

厦门大学学报(自然科学版) | 2010年 / 49卷 / 03期

关键词：

特征提取; 随机森林; 转导推理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下:1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2)将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵;3)对该相似性矩阵进行多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性.UCI数据库的实验结果表明:与主成分分析方法相比,该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是一种行之有效的特征提取方法.最后还讨论了特征提取维数对模型准确率的影响,为实际应用提供参考.

引用

页码：333 / 338

页数：6

共 6 条

[1] 基于直推式方法的网络异常检测方法 [J].