高维数据特征降维研究综述
高维数据的低维表示综述
高维数据的低维表示综述一、研究背景在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。
而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。
所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。
降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。
（8）之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的· 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。
（3）从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。
这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。
（12）数据降维是以牺牲一部分信息为代价的，把高维数据通过投影映射到低维空间中，势必会造成一些原始信息的损失。
所以在对高维数据实施降维的过程中如何在最优的保持原始数据的本质的前提下，实现高维数据的低维表示，是研究的重点。
（8）二、降维问题1．定义定义1.1降维问题的模型为(,)X F ，其中D 维数据空间集合{}1Nl l X x ==（一般为D R 的一个子集），映射F :F X Y →(),x y F x →=Y 是d 空间集合（一般是d R ，d D <<）的一个子集，我们称F 是数据集X （到Y ）的降维。
若F 为X 的线性函数，则称F 为线性降维；否则，称为非线性降维。
高维数据降维技术研究与改进
高维数据降维技术研究与改进摘要：随着数据科学和机器学习的迅速发展，我们正面临着大量高维数据的处理问题。
由于高维数据存在维度灾难和计算复杂度等挑战，降维技术成为了解决这一问题的关键。
本文将探讨高维数据降维技术的基本概念、常用方法，并介绍一些改进技术以提高降维的效果和质量。
1. 引言在现代社会，我们产生的数据呈爆炸式增长。
这些数据通常具有大量特征，形成了高维数据集。
然而，高维数据分析和处理具有挑战性，因为维度灾难和计算复杂度会导致数据分析困难、模型复杂度增加、运行时间延长等问题。
因此，高维数据降维技术成为了一项重要的研究领域。
2. 高维数据降维的基本概念与方法高维数据降维是通过对大量特征进行选择、提取或变换来减少数据集的维度。
它的主要目标是在尽量保留数据的有用信息的同时减少冗余信息。
常用的高维数据降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和流形学习等。
2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的线性降维方法，通过寻找与数据方差最大的投影方向来实现降维。
其基本思想是将原始数据投影到新的低维空间上，使得投影后的数据具有最大的方差。
这样，我们可以通过保留最大方差的投影得到较低维度的数据表示。
2.2 线性判别分析（LDA）线性判别分析通过将数据投影到低维空间中，使得不同类别之间的距离最大化，同一类别内部的距离最小化。
LDA是一种有监督的降维方法，它考虑了数据类别信息的影响，因此在某些分类问题中能够获得更好的效果。
2.3 流形学习流形学习是一类非线性降维方法，用于处理非线性结构的数据。
它的核心思想是假设数据分布在低维流形上，并试图通过保持数据之间的关系来保留数据的内在结构。
常用的流形学习方法有等度量映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等。
3. 高维数据降维技术的改进尽管主成分分析、线性判别分析和流形学习等方法在处理高维数据降维方面表现出了较好的效果，但仍存在一些限制和挑战。
因此，研究人员不断努力改进降维技术，以提高其效果和应用范围。
高维数据降维的数值方法研究
高维数据降维的数值方法研究数据的维度指的是描述数据所需要的特征数量。
在现代科技发展的背景下，许多领域都面临着高维数据的挑战，如生物信息学、金融风险管理和图像处理等。
高维数据的存在给数据分析和处理带来了很大的困难，因此，研究高维数据的降维方法显得尤为重要。
本文将介绍几种常用的数值方法，并讨论其在高维数据降维中的应用。
一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种经典的线性降维方法，其主要思想是通过将高维数据映射到一个低维空间中来实现降维。
主成分分析的关键在于找到数据中的主要变化方向，即主成分。
通过计算数据的协方差矩阵，可以得到一组正交的主成分，然后按照其方差大小对主成分进行排序。
选择方差较大的前几个主成分，就可以得到低维表示。
主成分分析广泛应用于数据压缩、特征提取和可视化等领域。
二、多维缩放（MDS）多维缩放是一种非线性降维方法，它将高维数据映射到一个低维空间中，旨在保持数据之间的距离关系。
多维缩放通过计算数据点之间的距离矩阵，并在低维空间中找到最优的表示，使得在高维空间中的距离尽可能地被保留。
多维缩放在数据可视化、相似性分析和模式识别等领域有广泛的应用。
三、局部线性嵌入（LLE）局部线性嵌入是一种非线性降维方法，其基本思想是在保持相邻数据点之间的局部线性关系的同时实现降维。
局部线性嵌入包括三个步骤：首先，构建数据的邻近图；然后，对于每个数据点，计算其与邻居之间的权重；最后，通过最小化重构误差，将数据映射到一个低维空间中。
局部线性嵌入适用于处理非线性数据并保持数据的局部结构。
四、核主成分分析（KPCA）核主成分分析是一种非线性降维方法，它通过使用核技巧将数据映射到一个高维特征空间中，并在该空间中进行主成分分析。
核主成分分析通过使用核函数测量数据之间的相似性，并通过计算核矩阵来替代原始数据的协方差矩阵。
这样可以将非线性关系转化为线性关系，从而实现降维。
核主成分分析在生物信息学、语音识别和图像处理等领域有广泛的应用。
高维数据挖掘中的特征选择与降维算法综述
高维数据挖掘中的特征选择与降维算法综述随着互联网和大数据技术的快速发展，我们面临着大规模高维数据的挖掘问题。
在这种情况下，特征选择与降维算法成为了解析和利用这些数据的关键步骤。
本文将综述高维数据挖掘中的特征选择与降维算法，分析其原理、优缺点以及适用场景，并对未来的研究方向进行展望。
一、特征选择算法特征选择是从原始数据中选择最相关或最有用的特征子集的过程，以降低数据维度和提高模型性能。
常见的特征选择算法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
1. 过滤式方法过滤式方法独立于后续的学习器，通过计算每个特征与目标变量之间的相关度来进行特征选择。
常用的过滤式方法有相关系数法、信息增益法和卡方检验法等。
优点是计算简单，不受学习器的影响；缺点是无法考虑特征之间的相互关系。
2. 包裹式方法包裹式方法通过将特征选择视为一个搜索问题，从所有特征子集中选出最佳子集，以优化某个评估准则来选择最佳特征。
常用的包裹式方法有递归特征消除法、遗传算法和蚁群优化算法等。
优点是能够考虑特征之间的相互关系；缺点是计算复杂度高和搜索空间大。
3. 嵌入式方法嵌入式方法将特征选择融入到学习器的训练过程中，通过学习算法选择最佳特征子集。
常用的嵌入式方法有LASSO回归、决策树和支持向量机等。
优点是能够同时进行特征选择和建模；缺点是可能在不同学习器中表现不佳。
二、降维算法降维是减少特征数量的过程，通过将高维数据映射到低维空间来实现。
常见的降维算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和流形学习等。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种最常用的降维方法，通过线性变换将原始数据映射到新的正交坐标系，使得新的坐标系上数据的方差最大化。
优点是简单易懂、计算高效；缺点是无法保留原始特征的类别判别能力。
2. 线性判别分析（LDA）LDA是一种有监督的降维方法，它通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，将原始数据映射到低维空间。
LDA在模式识别和人脸识别等任务中应用广泛。
高维数据降维方法的研究与比较分析
高维数据降维方法的研究与比较分析高维数据降维是一个重要的数据分析问题，多维数据通常包含大量的冗余信息和噪声，而且在高维空间中的计算复杂度较高。
因此，降维方法可以帮助我们减少数据维度，提取数据中的重要信息，从而简化数据分析，加快计算速度，并且可以用可视化的方法更好地理解和分析高维数据。
本文将对一些常用的高维数据降维方法进行研究和比较分析。
首先介绍降维方法的基本原理和常见的评价指标，然后分别介绍主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部线性嵌入（LLE）、t分布随机邻域嵌入（t-SNE）和自编码器等方法，并分析它们的优缺点。
最后，我们通过实例对这些方法进行比较分析。
降维方法的基本原理是通过将高维数据映射到低维空间，保留数据的重要信息。
常见的评价指标包括保留的信息量、可视化效果和计算效率等。
信息量可以通过方差或者信息增益等指标衡量，可视化效果可以通过样本点在二维或者三维空间的分布来观察，计算效率可以通过时间复杂度和空间复杂度等指标来评估。
主成分分析（PCA）是最常用的降维方法之一，它通过线性变换将高维数据转换为低维数据，使得低维数据的方差最大化。
优点是简单易懂，计算高效，但它只考虑了样本间的协方差，忽略了类别信息。
线性判别分析（LDA）是一种有监督的降维方法，它在PCA的基础上考虑了类别信息，在保持低维空间数据的分离性的同时，最大化同类样本点的方差，最小化不同类样本点的方差。
优点是考虑了类别信息，但缺点是计算复杂度较高，对于非线性数据的分类效果不好。
局部线性嵌入（LLE）是一种非线性降维方法，它考虑了样本间的局部关系，通过保持样本的局部邻域结构来降维。
优点是对非线性数据有较好的降维效果，但缺点是计算复杂度较高，对异常值非常敏感。
t分布随机邻域嵌入（t-SNE）是一种用于可视化的降维方法，它通过最小化高维数据和低维数据间的Kullback-Leibler散度来保持样本间的相似性。
优点是可以从高维数据中提取出局部结构，但缺点是计算复杂度较高，对大规模数据不适用。
高维数据降维方法研究及应用
高维数据降维方法研究及应用随着信息技术的发展，数据分析和挖掘在各个领域和行业中被广泛应用，给人们带来了巨大的商业价值和社会效益。
但是面对海量的数据，如何快速准确地发掘其中的规律，成为了一个亟待解决的问题。
高维数据作为一种常见的数据形式，其处理与分析面临着诸多挑战。
为了有效利用高维数据，需使用一些高维数据降维方法，将维度降低，从而简化运算，提高数据分析的效率和准确性。
一、高维数据的特点高维数据是指指标较多，样本数较少，即数据维数超过3维，一般来说其维度超过10维。
高维数据的处理和分析需要充分考虑其特点，主要包括以下几个方面：1. 维数灾难：高维数据由于其维度较高，其样本稀疏性及复杂性是大大增加的，这对于算法的操作和效率提出了更高的要求。
2. 数据稀疏性：在高维数据中，往往只有少量特征对所研究的对象具有重要影响，而大部分特征可能是冗余的。
这就要求我们在降维的时候要注意保留重要的特征。
3. 过拟合：在高维数据中，过多的特征会导致模型过于复杂，容易出现过拟合的情况。
二、高维数据降维方法高维数据的降维方法主要分为线性降维和非线性降维两种，以下是两种降维方法的详细介绍。
1. 线性降维线性降维方法是指将高维数据通过矩阵变换映射到低维空间中，变换后的低维数据尽量能够保留原始数据的特征，来达到简化运算的目的。
常用的线性降维方法有主成分分析（PCA）、广义矩阵分析（GMA）和因子分析等。
（1）主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维方法，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。
PCA的基本思想是将原始数据投影到新的坐标轴上，使得投影后数据的方差最大化。
这个思想可以用矩阵的特征值分解来实现。
（2）广义矩阵分析（GMA）广义矩阵分析（GMA）是一种将PCA扩展到非正交变换的方法，通过正交变换和非正交变换共同完成降维操作。
GMA方法既可以采用正向方法求解，也可以采用反向方法求解。
（3）因子分析因子分析是一种多元统计数据分析方法，主要用于研究变量间的关系。
高维数据降维与特征提取的新方法研究
高维数据降维与特征提取的新方法研究一、引言随着科技的发展和信息时代的到来，大规模和高维数据的产生成为一种普遍现象。
然而，由于高维数据具有维度灾难和冗余性等问题，对这些数据进行处理常常面临挑战。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多降维和特征提取的方法。
本文旨在探讨高维数据降维与特征提取的新方法，并分析其应用领域及优势。
二、高维数据降维方法研究1.主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的线性降维方法，通过找到数据的主要方差分布来实现数据压缩。
然而，PCA并不能很好地处理非线性数据。
因此，研究者们提出了许多改进的PCA方法，如核主成分分析（KPCA）和非负矩阵分解（NMF）。
2.局部线性嵌入（LLE）局部线性嵌入是一种非线性降维方法，它基于局部邻域进行数据重建。
通过在低维空间中保持数据之间的局部线性关系，LLE能够更好地捕捉数据的内在结构。
然而，在处理大规模数据时，LLE的计算复杂度较高。
3.自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它通过将输入数据编码为低维表示，然后再进行解码重构。
自编码器能够学习到数据的潜在表示，并通过调整编码器和解码器的权重来优化重构误差。
近年来，研究者们提出了很多变体的自编码器模型，如稀疏自编码器和去噪自编码器。
三、特征提取方法研究1.传统特征提取方法传统特征提取方法主要是通过设计特征提取器来提取数据的有意义、可区分的特征。
这些方法常用的特征包括形状特征、颜色特征和纹理特征等。
然而，传统特征提取方法往往需要人为设计特征提取器，且对于复杂数据的处理效果有限。
2.深度学习特征提取方法深度学习的出现为特征提取带来了新的突破。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），能够自动学习到数据的抽象特征表示。
通过层层堆叠神经网络模型，深度学习可以处理高维数据，并提取出更加有意义的特征表示。
此外，研究者们还提出了带注意力机制的模型，如注意力机制网络（AMN），用于进一步提高特征提取的性能。
高维数据分类中的特征降维研究
摘要 ：以高维分类为 目 标， 从分类的准确率与模型解释性角度探讨了降维的必要性， 分析了特征选择与抽取
２ 类方 法特 点 ，并对 常用 的特 征抽 取方 法，包 括 主成 分分析 （Ｃ 、偏 最小二 乘（ Ｌ ） Ｐ Ａ） Ｐ ｓ和非 负矩 阵分 ｆ （ ｆ ＮＭＦ ｔ ￣ ） 进行 了 阐述 ． 虑 到约减 后 的数据 缺乏 稀疏 性 与可解 释性 ，提 出 了基于稀 疏 正则 化的特 征抽 取模 型，为高 维 考 特征 降维提 供 了一 种新 思路 ．
关键 词：高维数据；降维；特征抽取；稀疏正则化 中图分类 号： Ｐ１ １ Ｔ ８ 文献标 志码 ： Ａ
０ 引 言
维 数爆 炸 性 增 长 ，成 千上 万 的 变量 （ 征） 目远远 特 数
１ 分 类与降维
在分 类方 面 ，人们 更 多地 关 注 的是分 类 准确 率 与模 型 解 释性 ［． 类 准 确率 指 的是模 型 的 预测 能 ３分 】
基 金项 目：国家 自然 科学 基金（ １ ６ ０ ３ １６ ０ ４ 和江西 省教育厅 科学 技术研 究（ Ｊ １３ ８资助项 目． ６ ０５ ０， ５０） ６１ Ｇ Ｊ２０ ）
作者简 介 ： 立月 （９０） 男 ， 徽安 庆人，副教 授，硕士 ， 刘 １７－ ， 安 主要 从事 机器 学习 、嵌入式 开发 方面 的研 究
数 据 含 有 更 高 的噪 音 ，干扰 变 量 或 噪 音 变 量 （ｏｓ ｎｉ ｙ
ｖｒ ｂｅ） 能使 得 原 始数 据 结 构更 复 杂 ，隐蔽 性更 ａｉ ｌ 可 ａ ｓ
强 …． 若 信噪 比太小 ，由于噪音 的积 累，对 总体 均 假
值矢量 评估 、线性判别 规则并 不 比随机 猜测强 ［． ③
表现 在３ 方面 ： 数据 维数 的增 加导 致空 间数据 点 个 ①
高维数据降维方法综述与应用展望
高维数据降维方法综述与应用展望随着信息技术的快速发展，我们可以很方便地获取到大量的数据，但这些数据可能包含着相当多的无用信息。
在这种情况下，高维数据降维技术是一种十分重要的数据处理方法。
本文就将对高维数据降维方法进行一些综述，并展望它们在实际应用中的前景。
1. 什么是高维数据？在数学和计算机科学中，高维数据通常指的是具有很多维度的数据集。
例如，我们输入一些数据到Excel 表格中，每个数据项都占据一个格子。
我们可以将这些数据放在一个二维的表格中。
但是，如果我们有以下情形：- 我们想要记录某个东西的不同属性值，如颜色、尺寸、形状、价格等。
- 我们想要记录某个东西的其他非常细化的属性值，例如，某个人的街区、亲戚、工作、年龄、性别、婚姻状态、兴趣等。
此时，记录每一个属性对应的列都会使数据变得十分庞大且难以处理，我们所拥有的的数据也会被视为高维数据。
2. 为什么需要进行高维数据降维？对于高维数据而言，最大的问题在于它包含着太多的维度。
维数的增加会使得数据点更加稀疏，从而会导致数据变得更为复杂和难以处理。
同时，在高维空间下，我们试图理解或计算数据点之间的关系时，会面临着很多问题，从而会影响数据的可视化和可解释性。
因此，我们需要通过高维数据降维来：- 降低数据复杂性- 减少参数的数量，以更好地处理数据- 提高数据的可视化和解释性3. 高维数据降维技术分类常见的高维数据降维技术可分为两类：- 线性降维：这种方法会使用矩阵运算来旋转和投影数据空间，以缩小数据集的大小并提高计算效率。
主要的线性降维技术包括主成分分析（PCA）、因子分析、线性判别分析 (LDA) 等。
- 非线性降维：当数据点不再以简单的线性方式处理时，这些技术可以通过神经网络等方法来建模数据并使用非线性映射来降维。
这种方法被称为本质流形分析（IsomTric Mapper，等等）。
还有具有重构性质的自编码器，以及考虑梯度和流的技术(Flow-Based 方法)等。
高维数据降维与特征提取的方法与算法研究
高维数据降维与特征提取的方法与算法研究高维数据是指数据集中包含大量特征或属性的情况，这种数据集常常会导致计算和分析的困难。
因此，降维和特征提取方法在高维数据处理中变得至关重要。
本文将探讨一些常见的高维数据降维与特征提取的方法与算法。
一、维度灾难引发的问题在高维数据中，数据点的数量会迅速减少。
当数据集的特征数量远远超过训练样本的数量时，会出现维度灾难。
这会导致许多统计问题，如过拟合、计算复杂度增加和特征冗余等。
因此，我们需要降维和特征提取的方法来解决这些问题。
二、主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维方法，通过线性变换将原始数据投影到新的几个维度上。
这些新的维度被称为主成分，它们的特点是彼此不相关。
PCA的目标是最大化投影方差，因此保留了原始数据中的大部分信息。
逐步进行主成分分析时，首先计算数据的协方差矩阵，然后对该矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值。
特征向量构成主成分，特征值用于表示主成分的重要性。
根据特征值的大小，我们可以选择要保留的主成分数量，从而实现降维。
三、线性判别分析（LDA）线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法，主要用于分类问题。
与PCA不同，LDA不仅考虑了方差，还考虑了类别与类别之间的区分度。
LDA通过最大化类别间的散射矩阵和最小化类别内的散射矩阵来实现降维。
散射矩阵可以用于计算投影矩阵，将原始数据映射到低维空间中。
LDA保留了类别之间的区分度，并提供了一种有效的特征提取方法。
四、非负矩阵分解（NMF）非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种非线性的降维方法。
它将原始数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。
NMF的优点是可以自动提取特征。
它假设原始数据矩阵可以由少数几个基本特征向量的组合表示。
高维数据降维方法研究
高维数据降维方法研究随着数据科学的发展，数据的维度越来越高，如何处理高维数据成为了一个重要问题。
高维数据不仅占据巨大的存储空间，而且计算效率低下，同时也容易出现维度灾难问题。
为了解决这些问题，不断有新的高维数据降维方法被提出。
一、降维的概念及意义降维是指将高维数据转化为低维数据的过程。
在许多情况下，高维数据存在多余的冗余信息，而低维数据则能更好地体现数据的重要特征。
因此，降维可以减少数据的维度，提高计算效率，并能更好地展现数据的本质特征。
在数据分析和机器学习中，降维是一种常用的技术。
通过降维，我们可以更好地理解数据的本质特征，并更好地处理大规模高维数据中的异常点。
同时，降维可以使得数据更易于可视化和解释。
二、线性降维方法线性降维方法是最常用的一种降维方法，其中最常用的便是主成分分析（PCA）方法。
PCA是一种基于线性代数的数据降维方法，它通过正交变换将原始高维数据转化成低维的特征空间，从而实现数据降维。
PCA的主要思想是将原始数据投影到一组新的特征向量空间中，从而保留最大方差的特征，同时舍弃次要的特征。
在实现过程中，PCA通过计算协方差矩阵、利用特征值分析、选取保留主成分的数量等步骤实现。
要注意的是，PCA只适用于线性关系的数据，如果数据中存在非线性因素，那么PCA便不适用了。
三、非线性降维方法非线性降维方法是针对非线性数据而提出的一种数据降维方法。
常见的非线性降维方法包括等度量映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）、核主成分分析（Kernel PCA）等。
等度量映射（Isomap）是一种基于图论思想的降维方法，它通过保留数据间的测地距离来实现数据降维。
该方法先建立数据的邻接图，然后通过最短路径算法计算测地距离，最后将高维数据映射到低维空间中。
这种方法可以有效地解决高维数据中的非线性问题，但是它的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
局部线性嵌入（LLE）是一种基于线性代数的非线性降维方法，它通过在每个数据点周围建立一个局部线性模型，然后使用这些局部模型来进行降维。
高维数据降维与可视化方法研究与优化
高维数据降维与可视化方法研究与优化摘要：随着科学技术的发展和数据大规模产生与存储的需求增长，高维数据的降维和可视化成为了一个重要的研究和应用领域。
本文对高维数据降维与可视化的基本概念和方法进行了综述，并重点介绍了几种常用的降维和可视化技术。
此外，本文还对当前的研究进展进行了总结，并提出了未来的发展方向和优化建议。
1. 引言随着科技的进步和互联网的普及，我们已经进入了一个数据爆炸的时代。
大量的数据被生成并存储于数据库中，这些数据往往包含着丰富的信息和知识。
然而，这些数据通常涉及到大量的特征和维度，给数据分析带来了巨大的挑战。
高维数据不仅给计算和存储带来了压力，同时也使得数据的分析和理解变得困难。
因此，高维数据的降维和可视化成为了一个重要的研究和应用领域。
2. 高维数据降维方法2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的线性降维方法，通过线性变换将原始高维数据映射到新的低维空间。
其中，投影向量选择的原则是使得样本在新的低维空间中的方差最大。
PCA能够对数据进行有效的降维，减少冗余特征和维度，并保留了数据的主要信息。
2.2 多维尺度分析（MDS）多维尺度分析是一种非线性降维方法，它通过计算样本之间的距离矩阵，并将其映射到低维空间中。
MDS能够保持原始数据样本之间的相对距离，从而在可视化过程中提供了更好的数据结构展示。
但是，MDS算法的时间复杂度较高，适用于小规模数据集。
2.3 t-SNEt-SNE是一种非线性降维方法，它通过计算样本的相似度矩阵，并将其映射到低维空间中。
相比于MDS，t-SNE能够更好地保留局部结构，对于可视化聚类效果更好。
然而，t-SNE的计算复杂度也比较高，对于大规模数据集的应用有一定的限制。
3. 高维数据可视化方法3.1 散点图散点图是一种常见的数据可视化方法，它通过将数据样本映射到二维平面上，并用点表示数据样本。
散点图可以直观地展示数据之间的关系和分布，特别适用于探索性分析和发现异常数据。
高维数据的降维与聚类分析方法研究
高维数据的降维与聚类分析方法研究引言随着科技的快速发展，数据的规模和复杂性不断增加，尤其是在各个领域中产生的高维数据。
高维数据带来了挑战，因为维数的增加会导致数据分析和可视化变得困难。
为此，降维和聚类分析方法成为了解决高维数据问题的关键技术。
本文将介绍高维数据的降维与聚类分析方法的研究进展，并讨论其在实际应用中的价值和局限性。
一、降维分析方法1.主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维方法，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间。
PCA能够识别数据中的主要特征，并去除数据中的冗余信息，从而得到更简洁的表示。
然而，PCA在处理非线性数据时存在一定的限制。
2.线性判别分析（LDA）线性判别分析也是一种常见的降维方法，它与PCA不同，LDA是一种有监督的降维方法，它通过最大化类间距离和最小化类内距离来选择能够最好区分不同类别的特征。
LDA可以在保持类别信息的同时降低维度，常用于模式识别和分类任务。
3.流形学习流形学习是一种基于数据流形结构的降维方法，它假设高维数据分布在低维流形上。
通过发现数据集中的隐含结构，流形学习可以将高维数据映射到低维空间，保持数据的局部性和流形特性。
常用的流形学习方法包括等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等。
4.自编码器自编码器是一种基于神经网络的非线性降维方法，它通过学习数据的紧凑表示来实现降维。
自编码器由两个部分组成：编码器和解码器。
编码器将输入数据映射到低维空间，解码器则将低维表示恢复到原始空间。
自编码器的训练目标是最小化重构误差，从而使得低维表示能够保持原始数据的重要特征。
二、聚类分析方法1.K-means聚类算法K-means是一种典型的基于距离的聚类算法，它将数据分成K个独立的簇，使得同一个簇内的样本间距离最小化。
K-means是一种迭代算法，它通过不断更新样本所属的簇来优化聚类结果。
然而，K-means对初始聚类中心的选择非常敏感，并且对离群点和噪声数据不敏感。
高维数据的特征选择与降维技术
高维数据的特征选择与降维技术在当今信息时代，大数据已成为各个领域的重要组成部分。
然而，高维数据的处理和分析却带来了很多挑战。
高维数据指的是拥有很多特征或维度的数据集，例如基因表达数据、图像数据等。
由于高维数据的特征过多，容易造成维度灾难，即训练模型的过程中会出现过拟合的问题，导致模型无法很好地适应新的数据。
为了解决这一问题，研究者们提出了特征选择和降维技术，以从高维数据中提取有用的信息。
特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性和相关性的特征子集，通过去除冗余信息和噪声，提高数据的可分离性。
特征选择技术可以分为三大类：过滤型特征选择、包裹型特征选择和嵌入型特征选择。
过滤型特征选择独立于使用的分类或回归模型，通过对特征进行评估和排序来选择子集。
其中最常用的方法是方差选择，即通过计算特征的方差来判断其对目标变量的重要性。
另外，相关系数和互信息也是常用的特征选择度量方法。
包裹型特征选择则是通过封装方法来评估特征子集的质量，即将特征选择过程嵌入到分类或回归模型的训练过程中。
这种方法可以充分考虑特征之间的依赖关系，但计算复杂度较高。
嵌入型特征选择将特征选择过程融入到模型训练过程中，通过正则化项或惩罚项来限制模型的复杂度，并自动选择重要的特征。
常用的方法有L1正则化（Lasso）、L2正则化（Ridge）等。
除了特征选择，降维技术也是处理高维数据的重要手段。
降维指的是将高维数据映射到低维空间，以减少特征的数量并保留原始数据的主要信息。
常用的降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。
主成分分析（PCA）是一种常用的无监督降维方法，通过线性变换将原始数据映射到新的坐标系中，使得新坐标系上的数据具有最大的方差。
这样可以将高维数据降低到较低的维度，同时保持数据的主要结构和信息。
线性判别分析（LDA）则是一种常用的有监督降维方法，它通过将数据投影到低维空间来实现类别的最优可分性。
LDA在分类任务中的表现较好，并且与PCA相比，LDA能更好地保留数据的类别信息。
高维数据降维算法综述与性能评估
高维数据降维算法综述与性能评估摘要：高维数据降维是机器学习和数据挖掘领域中一个重要的问题。
随着数据量的不断增加，处理和分析高维数据变得越来越困难。
为了解决这个问题，研究者提出了各种高维数据降维算法。
本文将对目前主流的高维数据降维算法进行综述，并对它们的性能进行评估。
1. 引言随着信息技术的快速发展，数据的规模和维度也在不断增加。
高维数据具有复杂性和冗余性的特点，给数据处理和分析带来了挑战。
高维数据降维是一种有效的方式，可以减少数据的维度同时保留数据的特征，从而简化数据处理和分析过程。
2. 高维数据降维算法综述2.1 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）PCA是最常用的高维数据降维算法之一。
它通过寻找数据中方差最大的方向来进行降维。
PCA能够保留大部分的数据方差，从而保留数据的重要信息。
2.2 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）LDA是一种有监督的降维算法，主要用于分类问题。
它通过寻找能够最大程度地将不同类别的数据分开的方向来进行降维。
LDA能够在降维的同时保留类别之间的差异。
2.3 多维缩放（Multidimensional Scaling，MDS）MDS是一种非线性的降维算法，主要用于可视化高维数据。
它通过计算数据之间的相似性矩阵，然后将数据映射到低维空间。
MDS能够保持数据点之间的相对距离关系。
2.4 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）ICA是一种基于统计的降维算法，主要用于信号处理和图像分析。
它假设数据是由若干个相互独立的信号混合而成，通过求解混合矩阵来进行降维。
ICA能够提取出数据中潜在的独立信号成分。
3. 高维数据降维算法的性能评估为了评估不同的高维数据降维算法的性能，研究者通常采用以下几种评估指标：3.1 降维效果评估降维效果评估是衡量算法降维能力的主要指标。
《高维数据集降维优化研究》范文
《高维数据集降维优化研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，我们面临的数据集往往具有高维特性。
高维数据集的复杂性使得数据分析和处理变得困难，因此，降维技术成为了处理高维数据集的重要手段。
降维不仅可以简化数据结构，提高数据处理效率，还可以去除噪声和冗余信息，使数据更具有可解释性。
本文旨在研究高维数据集降维优化的方法及其应用。
二、高维数据集的特点与挑战高维数据集的特点主要表现为数据维度高、数据量大、信息冗余、噪声干扰等。
这些特点使得在分析和处理高维数据集时面临以下挑战：1. 计算复杂度高：随着维度的增加，计算成本呈指数级增长。
2. 数据稀疏性：高维空间中大部分区域的数据点稀少，导致分析困难。
3. 噪声和冗余：高维数据集中往往存在大量的噪声和冗余信息，影响数据分析的准确性。
三、降维技术概述降维技术是通过数学方法将高维空间中的数据映射到低维空间中，以简化数据结构和提高数据处理效率。
常见的降维技术包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、流形学习、深度学习等。
这些方法在处理高维数据集时具有各自的优势和局限性。
四、高维数据集降维优化方法针对高维数据集的特性和挑战，本文提出以下降维优化方法：1. 基于主成分分析（PCA）的降维优化：PCA是一种常用的降维方法，通过提取数据中的主要成分来降低维度。
为了优化PCA的降维效果，可以引入正则化技术，以防止过拟合和提高算法的稳定性。
2. 基于流形学习的降维优化：流形学习通过在局部区域进行低维嵌入来保持数据的内在结构。
针对高维数据的复杂性，可以结合多尺度流形学习技术，以提高降维效果。
3. 集成学习方法：将多种降维方法进行集成，以充分利用各种方法的优势。
例如，可以结合PCA和流形学习的优点，通过加权融合得到更优的降维结果。
五、实验与分析为了验证上述降维优化方法的有效性，我们进行了以下实验：1. 数据集：选用多个高维数据集进行实验，包括人脸识别、文本分类等领域的公开数据集。
《高维数据集降维优化研究》范文
《高维数据集降维优化研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，我们面临的数据集往往具有高维特性。
高维数据集的复杂性使得在处理、分析和建模时存在诸多挑战。
降维技术作为一种有效的数据处理手段，可以帮助我们降低数据的维度，揭示数据中的潜在结构，提高模型的可解释性和预测性能。
本文旨在研究高维数据集降维优化的方法及其应用，以提高数据处理效率和准确性。
二、高维数据集的挑战高维数据集具有以下挑战：1. 数据冗余：高维数据集中存在大量的冗余特征，这些特征可能对模型的性能产生负面影响。
2. 计算复杂度：高维数据的计算复杂度高，处理和分析需要大量的时间和资源。
3. 模型可解释性：高维数据集使得模型的可解释性降低，难以理解数据的内在规律。
三、降维技术概述降维技术是一种通过减少数据集的维度来降低数据复杂性的方法。
常见的降维技术包括线性降维和非线性降维。
1. 线性降维：主要包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法。
这些方法通过寻找数据集中的主成分或判别向量来降低维度。
2. 非线性降维：包括流形学习、局部保持投影等方法。
这些方法通过寻找数据中的非线性结构来降低维度。
四、高维数据集降维优化方法针对高维数据集的挑战，本文提出以下降维优化方法：1. 特征选择：通过评估每个特征的重要性，选择对模型性能贡献较大的特征，去除冗余特征。
2. 降维算法优化：针对不同的降维算法，通过参数调优、算法改进等方式提高其性能。
例如，对PCA进行优化，提高主成分的提取效率；对LDA进行参数优化，提高模型的分类性能。
3. 集成降维：将多种降维方法进行集成，充分利用各种方法的优点，提高降维效果。
例如，将PCA和LDA进行集成，先通过PCA降低维度，再利用LDA提取判别信息。
4. 降维后的数据重构：在降维过程中，可能会丢失部分信息。
通过降维后的数据重构，可以在一定程度上恢复丢失的信息，提高数据的可用性。
五、应用案例分析以某电商平台的用户行为数据为例，该数据集具有高维特性，包含用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等多个维度。
高维数据降维算法综述
高维数据降维算法综述高维数据是指数据集中包含大量的特征，每个特征之间相对独立，且维度数较高. 对于这种数据，传统的分析方法往往难以具有良好的性能表现。
因此，降维算法被广泛应用于高维数据的数据分析和处理中。
降维是指通过某种方法将高维数据映射到低维空间，使得数据保持原有的重要特征，同时减少冗余信息。
随着机器学习技术的不断发展，各种各样的高维数据降维算法应运而生。
一、PCA最常用的降维算法是PCA(Principal Component Analysis)。
PCA将高维数据投影到低维子空间上，尽量保留原始数据最具有代表性的方差，以此简化数据，减少数据的维度。
PCA 的优点在于简单易于实现，缺点是对于非线性数据分布会有问题。
二、LLE另一个流行的高维数据降维算法是局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，LLE)算法。
LLE 算法在处理高维数据时非常有用，因为它不需要提前假设数据空间的结构或可能的数据分布模型。
三、t-SNEt - SNE 是 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding 的缩写，也是一种非常流行的降维算法，特别适合可视化高维数据。
该算法基于随机梯度下降，并使用类似于 PCA 的累积变化比率来确定数据集的哪些维度影响最大。
四、UMAPUMAP ,Uniform Manifold Approximation and Projection，是一种新兴的高维数据降维算法，在F矩阵上构建比较等距与局部结构，并通过优化数值方法实现。
UMAP 在计算效率和表示效果方面都比 t-SNE 表现更加优秀。
五、AE除了上述算法外，还有自编码器(Autoencoder)等神经网络方法可以用于高维数据降维。
自编码器通过编码器将高维数据投影到低维向量，然后在解码器中重建原始的数据。
这种方法同时可以学习特征表示，适用于超高维度的数据降维。
Conclusion本文简要介绍了几种经典的高维数据降维算法，每种算法都有其优缺点和适用范围。
高维数据降维及可视化方法研究
高维数据降维及可视化方法研究随着科学技术的不断发展，大数据已成为当前社会信息化时代的关键词之一。
然而，随之而来的问题是如何处理和分析高维数据。
高维数据具有许多特征，但也存在许多挑战。
为了更好地理解和分析高维数据，研究者们提出了降维和可视化方法。
降维是将高维数据映射到低维空间的过程。
它的主要目的是减少冗余信息，从而提高数据处理效率和降低计算成本。
降维方法可以分为线性降维和非线性降维两类。
线性降维通常基于线性代数的理论和方法。
其中最经典的是主成分分析（PCA）方法。
PCA通过寻找数据中最大方差的方向来实现降维。
它通过计算数据的协方差矩阵的特征值和特征向量，选择前几个主成分来表达原始数据。
虽然PCA方法可以降低维度，但它只能处理线性关系，并且在处理非线性数据时效果较差。
非线性降维方法克服了线性降维方法的局限性。
其中一种常用的方法是多维缩放（MDS）。
MDS能够保持数据之间的距离关系，将高维数据映射到低维空间中。
除了MDS，流形学习是另一种非常重要的非线性降维方法。
流形学习方法可以在保持数据局部几何结构的同时寻找全局最优的表示。
流形学习方法包括等距映射（Isomap）、拉普拉斯特征映射（LE）、局部线性嵌入（LLE）等。
可视化是将数据通过图像和图形的形式进行呈现的过程。
它能够将抽象的数据转化为直观的可视形式，使人们更容易理解和分析数据。
在高维数据中，数据可视化的目标是将数据降低到二维或三维空间，以便于人们观察和分析。
散点图矩阵是一种常见的数据可视化方式。
散点图矩阵可以同时展示多维数据的两两关系，并通过散点图的形式展示数据之间的关联。
其他常见的可视化方法包括平行坐标图、热图、雷达图等。
为了提高高维数据可视化的效果，研究者们提出了一些增强技术，如动态可视化、交互式可视化和混合可视化等。
动态可视化通过动画效果展示数据的变化过程，从而加强人们对数据的理解。
交互式可视化允许用户在可视化过程中进行交互，选择感兴趣的数据子集或改变可视化参数。
降维算法实验报告总结与反思
降维算法实验报告总结与反思实验目的本次实验旨在探究降维算法在高维数据处理中的应用，并比较不同降维算法在数据压缩和特征选择方面的表现。
通过实验对比与分析，得到各算法的优劣以及适用场景，进一步理解和应用降维算法。
实验过程与结果我们选取了一份高维数据集，并采用了主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t分布随机近邻嵌入（t-SNE）作为降维算法，进行了实验研究。
实验结果显示，PCA算法能够以较高的准确率对高维数据进行降维，并保留大部分的信息。
但是，PCA无法处理非线性数据或具有复杂数据结构的情况。
相比之下，LDA算法更适用于分类问题。
LDA在降维的同时还能保证样本的分类能力，通过最大化类间的散度和最小化类内的散度，能够有效地划分不同类别的样本。
然而，LDA算法在处理较大数据集时计算复杂度较高，需要考虑计算效率。
t-SNE算法是一种非线性降维算法，适用于探索数据的内部结构和样本的相似性。
t-SNE通过用户定义的相似度指标将高维数据映射到二维或三维空间中。
实验结果显示，t-SNE能够更好地保留数据局部结构，但在可解释性和计算效率上劣于PCA和LDA。
实验总结与反思通过本次实验，我对降维算法有了更深入的了解。
在实践中，选择适当的降维算法可以有效地处理高维数据，提升计算效率和模型性能。
以下是一些实验总结与反思：1. 准确性与可解释性：在选择降维算法时，需要根据具体任务需求权衡准确性和可解释性。
PCA算法既能达到较高的准确性，又能提供较好的可解释性。
而t-SNE算法虽然能更好地保留数据结构，但其结果难以解释。
2. 数据分布与算法选择：不同降维算法对数据的分布有不同的适应性。
LDA算法适合于分类问题，而PCA算法更适合于处理线性相关的数据。
因此，在选择算法时，需根据数据的分布和任务的需求综合考虑。
3. 计算效率：降维算法在处理大规模数据集时，计算复杂度是一个重要的指标。
LDA算法计算复杂度较高，在处理大规模数据时需考虑计算效率。
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1 1 特征抽 取
特征抽 取也 被 称为 特征 重 参数 化 ( feature repa rame teriza
tion) [ 1] 。由于自然语言中存在大量 的多义 词、同 义词现 象, 特
征集无法生成一 个最优的特 征空间 对数据 内容进行 描述。特
征抽取通过将 原始 特征 空间 进行 变换, 重 新生 成一 个维 数更
K ira和 R endell提出的 R elief算法 [8] 是一个比较著名的特 征权重类方法, 主要根据特征值在同类实例中以及相近的不同 类实例中的区分能力 来评价 特征的 相关度。首 先从训 练集中 随机抽取 m 个实例, 再根据被选实例与两个最 近实例 ( 一个同 类最近实例, 一个相反类最近实例 )的差 异来更 新每个 特征的 相关度评价, 依赖相 关度评 价进 行特征 选择。其 对于 含 M 个 实例、N 个特征的数据集 R e lie f的时间复杂度为 O ( mMN )。因 此, 该算法很适合于处理 具有大 量实例 的高维 数据集。但 是, R e lief不 能消除冗余特征, 只要特 征被认 为与类 概念相 关即被 选中, 即使这些特征之间 相互高 度关联。 近几年, 许多 学者纷
Ab stract: F ea ture dmi ension reduction is effective in mi p rov ing m achine learn ing, the po int is how to search the subset and selection cr iter ia. T h is paper defined genera lm ode ls for dmi ension reduction, com pared d ifferent appro aches, and discussed the un reso lv ed topics and deve lopm en t trends. K ey words: dmi ension reduction; m ach ine learning; feature selection; feature abstraction; se lection cr iter ia
小、各维之间更独立的特征空间。可以按照表 1对特征抽取算
法进行分类。
表 1 特征抽取方法分类
有无指导 无 无 无 有
线性
主成分分析 ( PCA ) 独立成分分析 ( ICA)
投影追踪 线性区别分析
非线性
K oh onen 匹配 非线性 PCA 网络
Samm on投影 非线性区别分析
1 2 特征选 择
纷就 R elie f的改进提出了各种建 议, 如 Sun Y i jun最新 提出的 I R elie f算法 [ 9] 通过探索期望最大化算法的框架, 认为迭代 R e lie f算法能够减轻 R e lief的不 足, 并使 用新的 多类 别边缘 定义 将 I R elief扩展至多类别设置, 同时减少计算开销、发展在线学 习算法。
特征权重算法为 每个特征指定一个权值, 并按照它与目标 概念的相关度对其进 行排序, 如果一个特征的相关度权值大于 某个阈值, 则认为该特征 优秀, 并且 选择该特 征。特征 权重算 法的缺点在于: 它们可以捕 获特征 与目标 概念间的 相关性, 却 不能发现特征间的冗 余性。经验 证明除 了无关 特征对 学习任 务的影响, 冗余特征同样影 响学习 算法的 速度和准 确性, 也应 尽可能消除冗余特征 。
摘 要: 特征降维能够有效地提高机器学习的效率, 特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个
核心问题。综述国际上关于特征降维的研究成果, 总结并提出了较完备的特征降维模型定义; 通过列举解决特
征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣, 并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展
趋势。
HU J ie ( a. L abora tory of M ach in e P erception, b. D ept. of M ach in e In te llig ence, School of E lectron ics E ng ineering & Compu ter S cience, c. Institu te of D ig ital L ibra ry, P eking Un iversity, Be ijing 100871, Ch ina )
2 特征降维模型
特征降维是一个 从初始高维 特征集 合中选 出低维 特征集 合, 以便根据一定的评估准则最优化缩小特征空间的过程。综 合国际上现有 的特 征降 维模 型, 可以 将特 征降 维模 型作 如下 定义。
定义 1 特征降维模型是一 个四元 组 { F, S, P, R ( si, fj ) }。 其中:
2 1 2 子集搜索算法 子集搜索算 法通过在一定 的度量标 准指导 下遍历 候选特
征子集, 对每个子集进行优 劣评价, 当搜 索停止 时即可 选出最 优 (或近似最优 )的特征子集。现 有子集搜索 算法的时 间复杂 度至少为维度的 平方, 所以在处理高维数据时不具有强可量测 性。 N akariyaku i和 C asasent最新提出的 分支跳 跃算法 [ 10] 通过 避免对解决方案 树中某些节点 不必要的 评价函 数计算 来提高
特征降维 ( feature d im ension reduction) 是一 个从初始 高维 特征集合中选出低维 特征集合, 以便根据一定的评估准则最优 化缩小特征空间的过 程, 通常作为机器学习的预处理步骤。特 征降维自 20世纪 70年代 以来就 获得了 广泛的 研究。近 几年 以来, 在许多应 用 ( 如基 因 染色 体 组 工程、文 本 分 类、图 像检 索、消费者关系管理 )中, 数 据的 实例 数目 和特 征数 目都 急剧 增加, 这种数据的海量性使得大量机器学习算法在可测量性和 学习性能方面产生严 重问题。例如, 高维数据即具有成百上千 特征的数据集, 会包含大量 的无关 信息和 冗余信息, 这 些信息 可能极大地降低学 习算法 的性能。因 此, 当面临高 维数据 时, 特征降维对于机器学 习任务 显得十 分必要。大 量研究 实践证 明, 特征降维能够有效地消 除无关 和冗余 特征, 提高挖 掘任务 的效率, 改善预测精确性等 学习性 能, 增 强学习 结果的 易理解 性。然而, 数据在数量和维度上的剧增趋势也对特征降维算法 提出了更加严峻的挑 战。本文给 出了特 征降维 的相关 概念介 绍, 概括了目前国际上常用 的特征 降维模 型、特 征降维 领域的 重要问题 特征选 取的评价标准, 并且通过列举不同的解决 方案, 比较这些方案的特点。
L i等人 [11]提出 的多层 过滤模 型中 首先使 用 R elie fF[ 12] 通 过为每个特征指 定相关权重来 移除无关 特征。 R e liefF 算法是 针对 R elie f的改进算法, 它具有鲁棒性, 能够 处理不完整 数据、 噪声数据以及多 重类别问题, 然而在移除冗余数据方面效率较 差。因此, L i等人又在 系统 中使 用特 征聚 类算 法 KNNC[ 13] 来 消除冗余特征。假设训练样 本数为 s, 原始 特征数 为 n, 则 R e lie fF 和 KNN C的 时间复 杂度 分别为 O ( s2 n )和 O ( n2 s) 。使用 多层过滤模型对 海量特征进行特征选择时, 应当将时间复杂度 低的 算法 先于 其他 算法 运行。 如果 n > > s, 则 KNNC 应 当在 R e lie fF 之后 运行 (记 为 R + K ) , 以 R elie fF 的 输出 作为 KNNC 的输入; 如果 s > > n, 则 KNN C 应先 于 R e lie fF 运 行 ( 记为 K + R ), 并将 KNN C的输出作为 Re lie fF 的输入。因为 R + K 时 R e lie fF 过滤 得到的 特征 具有权 重, 所以 在 KNNC 进 行特征 选择 后, 应当再对余下的未选中 特征进 行逐个 检查, 以确定 该特征 是否基于局部有 效而非基于 全局判 断。如果某 特征权 重大于
a) F 是特征集合中的一组特征逻辑视图, 称为特征的表示; b) S 是一组目标特征需求的逻辑视图, 称为降维目标; c)P 是一种机制, 用 于构建特 征表 示、降 维目 标及它 们之 间关系的模式; d) R ( si, fj ) 是排 序函数, 该函 数输出 一个与 降维 si ∀ S 和 特征表示 fj∀ F 有关的实数, 这样就在 特征之间 根据降 维目标 si 定义了一个顺序。 可以将现有的特 征降维模型大致分为过滤模型、包裹模型 及其他改进模型。
特征选择就 是从特征集 T = { t1, , ts } 中选择一 个真子集 T!= { t1, , ts! }, 满足 ( s!< < s )。其中: s 为原始特征集的大小; s!为选 择后的特征 集大小。 特征选 择不 改变原 始特 征空 间的 性质, 只是从原始特征空间 中选择 一部分 重要的特 征, 组成一 个新的低维空间 。
2 2 多层过 滤模型
考虑到各种 过滤方法各有优劣, 可以使用多层过滤模型分 别消除无关特征 和冗余特征。 多层过滤 模型不 仅能够 保留各
种过滤算法的优 点, 而且该模型易于理解和执行。对于消除无 关特征和冗余特征的次 序, 模型中 没有明 确限定, 可以 根据数 据集合的特点 以及 应用 特性, 选 择适 合的 过滤 算法 及过 滤步 骤。多层过滤模型的框架 如图 1所示。
关键词: 降维; 机器学习; 特征选择; 特征抽取; 评估准则
中图分类号: TP181
文献标志码: A
文章编号: 1001 3695( 2008) 09 2601 06
Survey on feature dim ens ion reduction for h igh dim ensiona l data