基于线性判别分析的特征选择

被引：9

作者：

崔自峰 ^{[1
]}

吉小华 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国电子科技集团公司第二十八研究所

[2] 南京市地方税务局计算机中心

来源：

计算机应用 | 2009年 / 29卷 / 10期

关键词：

特征选择; 线性判别分析; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种新颖的基于特征抽取的特征选择方法,将特征选择问题建模为在子空间中的搜索问题,采用线形判别分析(LDA)的投影思想,对LDA施加一定的限制将其转换为对子空间的搜索优化问题,从而通过解LDA的优化问题得到特征选择的解,进一步把特征选择问题推导简化为对特征的评分和排序过程。通过在UC I机器学习库和Reuters-21578文本数据集上的实验,验证了该方法以较少的特征获得了比全部特征更好的分类结果。

引用

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页数：5