1 综述 (1)什么是特征选择 特征选择 ( FeatureSelection )也称特征子集选择(Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( AttributeSelection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2...
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2013-11-24 16:35:00
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基于边缘特征的二值化阈值选取方法
摘要 阈值选取是图象处理与分析的基础。针对几种常用的图象二值化自动选取阈值方法，通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究。在此基础上，提出了一种新的图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。实验结果表明，这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征，并能处理低质量的图象。 关键词 图象分割 
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2023-12-08 10:32:09
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1.特征选择 特征选择是降维的一种方法，即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1）思路：设置一个阀值，对每个特征求方差，如果所求方差低于这个阀值，则删除此特征。默认情况下会删除0方
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2023-07-07 09:47:08
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1：ReiiefRelief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样
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2024-01-01 06:12:16
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特征选择的一般过程：1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集2.评价函数：评价特征子集的好坏3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性1.生成子集搜索算法有 完全搜索、启发式搜索、随机搜索 三大类。（1）完全搜索<1>宽搜(Breadth First Search)：时间复杂度高，不实用
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2024-05-05 17:50:56
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一直想写一篇关于特征选择（Feature Selection）的博客。有两个原因：第一、特征选择对于传统机器学习任务是十分重要的；第二、自己在硕士期间的研究方向就是特征选择，对于学界前沿的特征选择方法是有那么一丢丢了解的。在有监督，无监督，半监督以及单标签，多标签各种场景下，也做过一些工作： 《Local-nearest-neighbors-based feature weighting for
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2024-07-31 12:14:21
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一、简介1、对特征选择的指标提供计算方法和代码，包括有：相关系数、互信息、KS、IV、L1正则化、单特征模型评分、特征重要度或系数大小、boruta特征评价、递归特征消除排序。 2、提供特征选择的方法和代码：前向搜索法、遗传算法启发式搜索法，最佳特征检测法，# 本次项目使用的数据为以下数据，
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
data
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2024-06-30 05:39:36
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特征选择（feature selection）作为一种常见的降维方法是模式识别的研究热点之一。 它是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。 其目的是使选出的最优特征子集所构建的分类或回归模型达到和特征选择前近似甚至更 好的预测精度，这不但提高了模型的泛化能力、可理解性和计算效率，同时可降低“维度灾难”的发生频率。在机器学习领域中，特征选择被认为是跟学习算法紧密联系的一个问题，可表述为
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2023-12-06 15:59:56
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信息熵的特征选择算法MATLAB实现。信息熵是衡量特征重要性的强大工具，特别适用于高维数据降维。 1. 信息熵理论基础 1.1 基本概念 信息熵定义： H(X) = -Σ P(x_i) log₂ P(x_i) 条件熵： H(Y|X) = -Σ P(x_i) Σ P(y_j|x_i) log₂ P(y ...
1.概念特征选择是一个重要 “数据预处理”过程，机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。特征选择需要确保不丢失重要特征。“无关特征”：与当前学习任务无关；“冗余特征”：所包含信息能从其它特征中推演出来，很多时候不起作用，去除可以减轻学习负担。2.特征子集搜索与评价有许多特征，欲从特征集中选择一个包含所有重要信息的子特征集，如果没有经验领域知识等先验假设，就只能遍历所有子集
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2023-10-31 17:15:20
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特征选择 | 递归特征消除算法筛选最优特征
原创
2024-03-06 09:33:04
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K近邻（KNN）算法1、K-近邻算法k近邻算法是一种基本分类和回归方法。当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K 近邻算法是一个不错的选择。K近邻算法有三要素：k 值的选择、距离度量和分类决策规则K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。（这就类似于现实生活中少数服从多数的思想）
# 特征选择的Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现特征选择的过程。特征选择是机器学习中非常重要的一步，它能够帮助我们从大量的特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，提高模型的性能和效率。
## 流程概述
下面是特征选择的整个流程，我们将一步一步地进行实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征选择方
原创
2023-08-03 06:33:38
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Pytorch学习（一）一些基础认识相关教程文档Tensor张量对Tensor的认识Tensor的常用基本操作Autograd自动微分对Autograd的认识Autograd的内部机理简单的神经网络CNN对神经网络CNN的简单认识定义网络 相关教程文档Pytorch官方教程传送门 PyTorch中文文档传送门 参考博文Zen_君的简书Tensor张量对Tensor的认识其实标量，向量，矩阵它们三
特征选择常用算法综述 一、总结 一句话总结： 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好
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2020-07-24 02:54:00
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1 简介随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易.但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计算量,甚至会降低模型的表现性能,故很有必要对高维数据进行降维处理.特征选择可以通过减少特征维度来降低计算开销和去除冗余特征,以提高机器学习模型的性能,并保留了数据的原始特征,具有良好的可解释性.特征选择已经成为机器学习领域中重要的数据预处理步骤之一.针对上述问题,文中提
原创
2022-04-07 15:01:57
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1 简介特征提取广泛应用于模式识别,知识发现,机器学习等诸多领域,并受到了越来越多的关注犤1犦.对于一个给定的待分类模式,特征提取要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集,以代表被分类的模式.该文对特征提取这一组合优化及多目标优化问题提出了基于遗传算法的解决方法,把遗传算法作为识别或分类系统的"前端",找出代表问题空间的最优特征子集,以大大降低分类系统的搜索空间,从而提高搜索效率.2 部分代码%
原创
2022-03-05 00:26:52
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1 简介1.1 灰狼算法介绍2 部分代码%-------------------------------------------------------------------%% Binary Grey Wolf Optimization (BGWO) demo version %%----------------------------------------
原创
2022-04-25 00:13:11
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-01 13:42:03
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如果JDM没有自动选择算法，或者数据挖掘人员想控制算法设置，就可以显式选择算法、指定设置。数据挖掘专门知识、对可用算法的了解，以及往往确定哪种算法最适合解决问题的尝试，这些都有助于选择合适的算法及设置。 决策树算法 决策树算法是最流行的算法之一，因为很容易理解它是如何进行预测的。决策树生成的规则不但可以解释如何进行预测、为何要预测，还有助于对一个群体进行划分，即显示哪几组实例会得出某个结果。决策树
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2023-12-08 13:56:18
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