基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择优化算法

发布时间：2017-09-20 16:47

  本文关键词：基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择优化算法

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【摘要】：现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构,从而分类准确率远远低于封装型算法,对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树,并对其进行搜索;然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构;最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明,该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率,同时在计算效率上具有明显的优势,适用于大数据分析。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 非线性数据 特征选择 希尔伯特空间 大数据 高维数据
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273076) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20141403)
【分类号】：TP391.4
【正文快照】： 0引言特征选择是一种重要的数据预处理方法,是模式识别中降低特征维数的方法之一,特征项选择的优劣直接影响数据聚类的准确率,而多标签分类问题中的每一个实例可以同时划分到多个标签中[1]。标签之间具有相关性,从而导致多标签特征问题比单标签问题更为复杂[2]。可将特征选择

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