特征选择稳定性研究综述

被引：116

作者：

刘艺 ^{[1
]}

曹建军 ^{[2
]}

刁兴春 ^{[1
]}

周星 ^{[1
]}

机构：

[1] 解放军理工大学指挥信息系统学院

[2] 国防科技大学第研究所

来源：

软件学报 | 2018年 / 29卷 / 09期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

高维数据; 特征选择; 稳定性; 稳定性指标; 集成选择; 演化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 []; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

随着大数据的发展和机器学习的广泛应用,各行业的数据量呈现大规模的增长,高维性是这些数据的重要特点,采用特征选择对高维数据进行降维是一种预处理方法.特征选择稳定性是其中重要的研究内容,它是指特征选择方法对训练样本的微小扰动具有一定鲁棒性.提高特征选择稳定性有助于发现相关特征,增强特征可信度,进一步降低开销.在回顾现有特征选择稳定性提升方法的基础上对其进行分类,分析比较各类方法的特点和适用范围,总结特征选择稳定性中的相关评估工作,并通过实验剖析其中稳定性度量指标的性能,进而对比4种集成方法的效用.最后讨论当前工作的局限性,指出未来的研究方向.

引用

页码：2559 / 2579

页数：21

共 34 条

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