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FAST特征選擇算法的改進

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交互的特征是指那些分開考慮對目標(biāo)集不相關(guān)或弱相關(guān),但合在一起考慮卻對目標(biāo)集高度相關(guān)的特征。特征交互現(xiàn)象廣泛存在,但找出有交互作用的特征卻是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文旨在對基于聚類的FAST特征選擇算法進行改進,在其基礎(chǔ)上考慮特征的交互作用,首先去掉FAST的移除不相關(guān)特征的部分,接著加入交互權(quán)值變量,使得在移除不相關(guān)和冗余特征的同時,保留有交互作用的特征。為了對兩個算法進行對比分析,我們選取了5個不同領(lǐng)域的16個公開數(shù)據(jù)集進行實證分析,并使用4種分類器對實驗結(jié)果進行評估,包括C5.0、Bayes Net、Neural Net和Logistic,接著從選擇的特征個數(shù)、算法運行時間和分類器的準(zhǔn)確率3個方面對兩個算法進行比較。實驗結(jié)果表明,兩者選擇的特征個數(shù)相差不大,有時IWFAST甚至可以減少特征個數(shù),同時IWFAST能提高分類器的準(zhǔn)確率,尤其對于特征數(shù)量較多的情形,以及Game和Life領(lǐng)域。美中不足的是,IWFAST的運行時間較長,但仍在可接受的范圍內(nèi)。

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