采用机器学习的聚类模型特征选择方法比较

发布时间：2018-10-31 08:45

【摘要】：针对机器学习聚类模型在特征选择时存在的问题,首先,对特征选择在聚类模型中的适用性进行分析并对其进行调整和改进.然后,基于R语言中的递归特征消除(RFE)特征选择方法和Boruta特征选择方法进行特征选择算法设计.最后,应用聚类内部有效性指标,对在线品牌忠诚度聚类模型优化结果进行分析,进而对特征选择方法进行比较研究.结果表明:Boruta特征选择方法更具优势.
[Abstract]:Aiming at the problems in feature selection of machine learning clustering model, firstly, the applicability of feature selection in clustering model is analyzed and adjusted and improved. Then, the feature selection algorithm is designed based on the recursive feature elimination (RFE) feature selection method and the Boruta feature selection method in R language. Finally, the optimization results of online brand loyalty clustering model are analyzed by using the cluster internal validity index, and then the feature selection methods are compared and studied. The results show that the Boruta feature selection method has more advantages.
【作者单位】： 北京联合大学应用科技学院;
【基金】：北京市教委科研计划项目(KM201511417010)
【分类号】：TP181

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本文编号：2301556