基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法

张小清; 王晨曦; 吕彦; 林耀进

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基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法

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摘要

在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问题,提出一种基于ReliefF的面向层次分类学习的在线流特征选择算法OH_ReliefF。首先将类别之间的层次关系融入ReliefF算法中,定义一种新的面向层次化数据的特征权重计算算法HF_ReliefF;其次,利用特征对决策属性的划分能力动态选择重要特征;最后,基于特征之间的独立性对特征进行动态冗余分析。实验结果表明,与五种先进的在线流特征选择算法作对比,OH_ReliefF算法在K最邻近(KNN)分类器和拉格朗日支持向量机(LSVM)分类器的各个评价指标中都取得较优的结果,准确率最少提高7个百分点。

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来源
《计算机应用》 |2022年第3期|688-694|共7页
作者
张小清; 王晨曦; 吕彦; 林耀进;
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作者单位

闽南师范大学计算机学院;

数据科学与智能应用福建省高校重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
特征选择; 在线流特征选择; 层次分类; RELIEFF算法; 兄弟策略;

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