特征选择方法与算法的研究_李敏
特征选择方法与算法的研究
２ ０ １ ３年 １ ２月
第ｌ ２期
计 算 机 技 术 与 发 展
Ｃ ＯＭＰＵＴ ＥＲ Ｔ ＥＣ ＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰ ＭＥＮＴ
Ｖｏ １ ． ２３ Ｎｏ． １ ２
Ｄｅ ｃ． ２０１ ３
特征 选 择 方 法 与算 法 的研 究
李 敏， 卡米力 ・ 木 依 丁
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｄ ｅ ａ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｉｏ ｔ ｎ ｉ ｓ ｔ Ｏ ｃ ｈ ｏ ｏ ｓ ｅ ａ ｓ ｕ ｂ ｓ ｅ ｔ ｏ ｆ ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｂ ｙ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｌ ｉ ｔ ｌ ｔ ｅ ｏ ｒ ｎｏ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｎ —
ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｅ ｒ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ Ｃ ａ ｌ ｌ ｂｅ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｂ ｒ ｏ ａ ｄ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ： ｏ ｎ ｅ ｉ ｓ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ， ｎｏ ａ ｈｅ ｔ ｒ ｏ ｎ ｅ ｉ ｓ ｗｒ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｈｉ ｔ ｒ ｄ ｏ ｎ ｅ ｉ ｓ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｓ ． Ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｓ ｕ ｂ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍｓ ， ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｎ ｃ ｉ￣ｆ ｒ ｉａ ｔ ｈ ａ ｔ ｅ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ Ｏ ａ ｄ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｄ ｅ ｃ ｉ ｄ ｅ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ Ｏ ｕ ｓ ｅ ｉ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｎ ｅ ｅ ｄ ａ ｒ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ Ｏ． Ｔｈ ｉ ｓ ｗｏ ｒ ｋ ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗｓ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｆ ｕ ｎ ｄ ａ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｈ ｍｓ ｔ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ， ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｃ ｉｔ ｒ ｅ ｉａ ｒ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ ｔ ｏ ｍａ ｋ ｅ ａ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕｓ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍｓ ｂ ｙ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｉ ｔ ｎ ｇ ａ ｎ ｅ ｍｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ｌ ａ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｉ ｓ ｏ ｎ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｈ ｍｓ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ； ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍｓ ； ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｒ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｓ ； ｗｒ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｓ ； ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ
基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析——以曲阜师范大学为例
D O I :10.3969/j.i s s n .1001-5337.2023.3.025 *收稿日期:2022-02-19基金项目:国家自然科学基金(12171277,12271294).通信作者:赵宇欣,女,1998-,硕士;研究方向:试验设计与分析,统计学;E -m a i l :z y x 123456a i s t u d y@163.c o m.基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析*以曲阜师范大学为例赵宇欣, 赵胜利(曲阜师范大学统计与数据科学学院,273165,山东省曲阜市) 摘要:为了更加了解大学生就业现状,以曲阜师范大学2021届毕业生为研究对象,建立结构方程模型分析影响毕业生就业的主要因素.通过数值结果分析得出结论:影响最大的是家庭因素,其次是个人因素.在家庭因素中,家庭经济状况以及父母择业观念很大程度上制约或提升毕业生就业成功率.在个人因素中,提高个人能力素质以及加强就业知识对毕业生能否择优就业有很大影响.关键词:结构方程模型;信度分析;就业影响因素中图分类号:C 811 文献标识码:A 文章编号:1001-5337(2023)03-0025-060 引 言俞晓勤等[1]在2010年调查了毕业生的就业现状,分析了影响即将毕业的大学生就业的困难,从国家㊁高校及毕业生自身3个方面具体了解当下大学毕业生面临的就业困难.唐蕾等[2]从就业准备㊁学校就业指导㊁就业家庭观念㊁专业科目设置和就业市场各方面分析大学生就业不成功的多方面原因,提出专业课的设置和就业市场的提案.慕丽娜等[3]在2010年应对金融危机下大学生就业困境 和 受金融危机影响大学生就业现状 中支持国家政策㊁提供就业指导㊁高校课程措施㊁提供优惠政策,鼓励大学生基层就业.吴宜[4]认为,就业指导人员在就业工作中一直显示着重要影响,实现了宏观就业问题的指导和微观问题的统一.谌启标等[5]了解到澳大利亚工商理事会等组织提出了 就业能力框 ,体现在学校课程上的着重培养.金碚等[6]在2009年研究了在英国测试类型的人力资源招募和指导卫生部在人才需求方面需要哪些重要能力和品质,其中,包括培养学生的自主学习的兴趣,培养主要的创造性思维等.李敏[7]发现在美国为了让学生实践的机会增加,一些公司经常会被邀约去课堂进行讲解,为学生们讲解如何择业的知识.本文首先通过总结国内外相关文献并对其进行梳理总结,从学校㊁个人㊁社会㊁家庭4个方面,研究得到大学生就业的5个潜变量(学校㊁个人㊁社会㊁家庭㊁就业情况)与11个主要观测指标(地方经济㊁地方政策㊁专业知识㊁教学质量㊁就业指导㊁家庭经济㊁父母择业观念㊁个人能力㊁就业意识㊁就业率㊁满意度);然后根据这些因素设计调查问卷,以曲阜师范大学为例对毕业生的就业影响因素进行研究,并建立了毕业生就业影响因素模型,进而对影响毕业生就业最主要的因素进行了研究.1 相关模型介绍1.1 信度分析理论信度最早由斯皮尔曼(S pe a r m a n )于1904年将其引入心理测量,指的是测验结果的一致性程度或可靠性程度.根据所关心的重点不同,信度可分为内在和外在信度两类.内在信度指调查表中的一组问题是否测量的是同一个概念,也就是这些问题之间的内在一致性如何.最常用的内在信度指标为克隆巴赫系数α(C r o n b a c h α)系数.α信度系数法中的克隆巴赫α信度系数是目前最常用的信度系数,公式为第49卷 第3期2023年7月 曲阜师范大学学报J o u r n a l o f Q u f u N o r m a l U n i v e r s i t yV o l .49 N o .3J u l y 2023α=k k -11-ðS 2i S 2Tæèçöø÷,(1)其中,k 为题目总数;S 2i为第i 个得分的题内方差;S 2T 为全部题目总得分的方差.当信度系数越大,表明测量的可信程度越大,可信度的高低与克隆巴赫α系数的对照如表1所示.表1 克隆巴赫α系数对照表可信度克隆巴赫α系数不可信α<0.3勉强可信0.3<α<0.4可信0.4<α<0.5很可信(最常见)0.5<α<0.7很可信(次常见)0.7<α<0.9十分可信0.9<α1.2 结构方程模型(S E M )理论1.2.1 结构模型潜变量与潜变量间的结构方程为η=B η+Γξ+ζ,其中,η表示内生潜变量;ξ表示外生潜变量;B 表示内生潜变量间的关系;Γ表示外生潜变量对内生潜变量的影响;ζ表示结构方程的残差项.1.2.2 测量模型内生潜变量与内生指标间的关系方程为y =Λy η+ε,其中,y 表示内生指标,η表示内生潜变量,Λy 表示内生指标与内生潜变量之间的相关性,ε表示内生指标y 的误差项.将潜变量放在椭圆中,观测指标放在矩形框中,箭头符号指向表示自变量之间的相关性,则两者之间路径图如图1所示.图1 内生潜变量指标路径图外生潜变量与外生指标间的关系方程为x =Λx ξ+δ,其中,x 表示外生指标,ξ表示外生潜变量,Λx 表示外生指标与外生潜变量之间的相关性,δ表示外生指标x 的误差项,则两者之间的路径图如图2所示.图2 外生潜变量指标路径图1.2.3 结构方程模型的应用步骤结构方程模型属于认证分析技术,其使用数据信息模型拟合进行认证,通常结构方程建模分为5个操作,应用步骤如图3所示.图3 结构方程模型操作步骤图(1)模型设定在模型建立之前,通常利用已有的知识和理论,形成一个简单的理论模型,模型可分为2类:测量模型和结构模型.(2)模型识别模型建立后,结构方程模型属于认证分析,使用数据信息模型拟合进行认证,使用模型拟合进行识别.模型的识别通常有3种结果:未识别,仅识别和过多识别.(3)模型估计模型估计的目的是最小化方差矩阵与标准偏差协方差矩阵之间的差异,将参数值和自由参数值的估计代入结构方程模型从而获得协方差的平方.最常见的模型参数估计方法是最大似然法和广义最小二乘法.(4)模型拟合该过程用于估计模型的主要参数,以预测和分62 曲阜师范大学学报(自然科学版) 2023年析自变量的标准偏差协方差矩阵,匹配的程度取决于构造方程式的模型和样本数据信息的程度.拟合度试验可分为整体模型拟合度试验㊁测量模型拟合度试验和结构模型拟合度试验,评价S E M模型拟合程度的标准如表2所示.表2模型拟合度评价指标指标名称评价标准卡方/自由度似然比χ2/D F越小越好拟合优度指数G F I>0.90调整拟合优度指数A G F I>0.90近似误差的均方根R M S E Aɤ0.10比较拟合指数C F I>0.90规范拟合指数N F I>0.90非规范拟合指数N N F I>0.90信息标准指数A I C越小越好(5)模型修正如果模型不能很好的拟合数据,则必须进行更改并再次设置模型拟合.在这种情况下,必须决定如何添加㊁删除或更改实体模型的主要参数.但是,只有那些有意义并且可以合理解释的参数才应该改变.可以参考修正指标(M I),M I表示实体模型中有限的主要参数,如果允许随机估计(在模型中添加相对路径),模型是可以减少的最小卡方值.M I指标值越大,则拟合度就越好.1.2.4极大似然估计设p(x,θ)(其中θ为未知参数)为总体X的分布律或概率密度函数,x i x n为来自总体X的样本,称L(θ)=ᵑn i=1p(x i,θ)(2)为似然函数;称L(θ)的极大值点^θM L E为参数估计θ的极大似然估计,即L(^θML E)ȡL(θ).(3)在构建的结构方程模型之间,估计内生指标与内生潜变量之间,外生指标与外生潜变量之间的相关程度,称该相关程度为相关系数.2应用结构方程模型2.1数据的获取针对曲阜师范大学2021届毕业生就业影响因素进行调查.网上发放问卷后,经过筛查,共收集216份问卷,有效问卷为210份,问卷效率达到97%.调研问卷参与者的性别分布:男生(39.35%),女生(60.65%);常居住地分布:乡村(29.64%),城镇(30.19%),城市(40.17%).问卷观测变量分布情况如表3所示.对不符合的参数主要是采取删除抽样框的方法,通过S P S S软件进行数据分析.表3问卷份数统计学院计算机化学文学数学外语统计总体发放份数303030505050240回收份数252726454845216有效问卷份数242526454842210接下来进行问卷信度分析,利用S P S S软件计算出各测量值的克隆巴赫α值,结果为0.817,大于0.7,知本次调查问卷的测量值是很可信的. 2.2结构方程整体模型构建2.2.1模型潜变量之间关系的假设(1)社会因素㊁个人因素㊁就业情况的假设假设社会和经济发展以及当前的当地政策越好,学生的就业状况就越好.也就是说,如果区域经济发展越发达,可以提供大量的学生就业岗位,就越吸引毕业生前来就业.政策得当的地区将吸引大量高端人才,学生的专业能力将更高,那么学生更加倾向满意,个人就业率也就更高.(2)学校因素㊁个人因素㊁就业情况的假设假设学生所属学院的综合实力越强,就业前景就越好.学院的就业指导能力越强,提早帮助毕业生树立正确的就业观,根据自身能力㊁兴趣㊁特征选择适合自己的职业岗位,让学生少走弯路从而越容易找到工作.学院的综合实力越高,毕业生的就业选择就越宽泛.学生应聘机构时的整体实力越强,学生的就业状况就越好.学院的专业知识设置㊁课程内容分布和教学水平越高,则学生接受的专业指导越专业,并且学生接受的课外教育越好,从而从业选择就越多样化,学生就越容易找到工作.(3)学校因素㊁家庭因素㊁就业情况的假设假设学生所属的大学有良好的就业指导,父母对子女的就业观就会有全新的意识,不会盲目跟风,通过学校专业指导正确引导子女择业.假设学校的教学质量和综合实力均很好,则无需考虑其他就业方向,父母会遵从孩子的专业进行择业.(4)个人因素㊁就业情况的假设如果学生就业个人因素中的个人能力越优异且突出,那么学生在寻找工作时越容易被用人单位喜72第3期赵宇欣,等:基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析欢,就业相对越轻松.(5)家庭因素㊁就业情况的假设家庭经济状况会直接影响学生的就业情况,良好的家境使学生不会将薪资作为择业的第一标准,而是更加重视其岗位未来发展及自身能力的提高,故家庭经济状况会影响就业选择.其次,父母观念也是十分重要的考虑因素,父母的建议也会在学生进行择业时作为重要参考意见.2.2.2模型符号的拟定该模型中潜变量的符号设定如表4所示.潜变量对应的指标的符号设定如下:学校因素对应指标中,专业知识设定为x1,教学质量设定为x2,就业指导设定为x3.就业情况对应指标中,满意度设定为y1,签约率设定为y2.个人因素对应指标中,就业能力设定为y3,就业知识设定为y4.社会因素对应指标中,地区政策设定为y5,地区经济设定为y6.家庭因素对应指标中,家庭经济设定为y7,父母观念设定为y8.根据潜变量间关系假设,在AMO S软件上建立因果关系路径图与整体模型图,如图4与图5.其中,矩形框表示观测变量,圆或椭圆表示潜在变量,单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系,箭头由外生变量指向内生变量.两个变量之间两端连接的都有箭头,表示它们之间互为因果关系.表4测量模型的指标对应表潜变量潜变量名称量对应测量指标ξ学校因素x1,x2,x3η1个人因素y3,y4η2就业情况y1,y2η3社会因素y5,y6η4家庭因素y7,y82.2.3搭建模型依照因果关系路径图(图4)可得到曲阜师范大学毕业生就业影响因素的结构模型,由整体模型图(图5)得到曲阜师范大学毕业生就业影响因素的测量模型,如公式(4)(5)所示.图4因果关系路径图图5整体模型图x1x2x3éëêêêêùûúúúú=λ9λ10λ11éëêêêêùûúúúúξ+δ1δ2δ3éëêêêêùûúúúú,(4)y1y2y3y4y5y6y7y8éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúú=λ3000λ40000λ1000λ20000λ5000λ60000λ7000λ8éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúúη1η2η3η4éëêêêêêùûúúúúú+ε3ε4ε7ε8ε1ε2ε5ε6éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúú.(5)2.2.4结构方程模型的构造首先,根据理论分析我们完成了模型的假设.其次,通过获取的数据完成建模,通过软件进行分析得到模型各项拟合指标如表5所示.表5模型拟合指标表C M I N( 2)D F P G F I A G F I N F I177.17100.9140.8730.825R F I C F I RM S E A D e f a u l t0.7750.8850.075M o d e l本文模型的拟合指标与表2所示的模型拟合度评价指标的对比结果如表6所示.表6模型指标对比分析表P0.000具有统计学意义C M I N/D F2.49(>2)越小越好A G F I<0.9大于0.9为效果好N F I<0.9大于0.9为效果好R F I<0.9大于0.9为效果好C F I<0.9大于0.9为效果好RM S E A0.075<0.08小于0.1为效果好G F I>0.9大于0.9效果好82曲阜师范大学学报(自然科学版)2023年从表6结果可以看出,虽然模型存在一定效果,但还需要进一步对模型进行修正,确保建模合理性与结果分析的真实性.2.2.5模型的修正我们希望得到较小的卡方值,所以使用A M O S 中的修正指标(M I),如果M I值越大,拟合度越好.该模型中卡方值与自由度的比值(C M I N/D F)明显偏大,对应的M I明显偏小,对M I偏小的路径通过删除或添加路径,从而实现减小卡方值的效果.通过分析父母观念与就业观念,个人能力与就业意识之间的M I值较大,得到的M I值为24.156和23.985.从实际考虑来看,家庭因素中的父母观念会影响孩子的就业观念,以及父母观念对于孩子能力的培养,所以家庭观念与就业意识有很强的相关性.于是,通过分析在家庭因素与个人因素之间添加一条路径,从而达到降低C M I N/D F的目的,进而达到修正的效果.重新估计后,我们再次得到解,修正后的模型拟合指标如表7,修正后的模型标准化的路径如图6.图6修正后的模型标准化的路径图表7修正后的模型拟合指标表C M I N( 2)D F P R M R G F I A G F I N F I R F I C F I R M SE A 125.616650.0000.0820.9370.8980.8760.8260.9340.039通过分析得到结论:修正后的模型拟合结果效果更好,此时的路径系数最佳,各项拟合指标都满足预期范围.可以对模型结果进行进一步的实质分析. 3基于S E M模型对大学生就业影响因素分析3.1潜变量与观测变量之间的关系在个人因素与个人能力和就业知识2个观测变量的关系中,个人能力和就业知识对个人因素之间系数分别是1.00和0.96,它们的路径系数都很高,由此认为增强就业知识和个人能力方面的培养,都十分有利于就业.在社会因素与地区经济和地区政策2个观测变量的关系中,地方经济状况的路径系数为0.93,说明这项因素是毕业生就业考虑的尤为重要的社会问题,提高这方面毕业生的优惠,将更有利于就业.在学校因素与专业知识㊁教学质量和就业指导3个观测变量的关系中,专业知识的路径系数最高为1.01,说明在大学生在学校期间,学校合理的课程与专业设置,有效的就业指导课程,可以为大学生打下一个好的就业基础.在家庭因素的两个观测变量家庭经济和父母观念中,家庭经济情况的路径系数为1.01相对较高,由此可见家庭经济情况更能够对就业起到显著影响.3.2潜变量与潜变量之间的关系5个潜变量之间关系路径图,系数在0.8以上为显著关联,说明2个变量之间具有较强的关联性,直接影响为个人因素和家庭因素,间接影响的系数为潜变量到就业因素的所有路径系数的乘积的累加和.由AMO S得到各影响因素的路径系数:家庭因素=0.83+0.69ˑ0.2=0.968,个人因素=0.69;社会因素=0.76ˑ0.69=0.52,学校因素=0.23ˑ0.69 +0.36ˑ0.83+0.14ˑ0.76ˑ0.69=0.54,社会因素=0.76ˑ0.69=0.52.综上分析得到,家庭因素对就业的影响最大,社92第3期赵宇欣,等:基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析会因素对就业的影响相对较弱.可见,影响大学生成功就业的因素主要在家庭因素和个人因素两个方面.积极提高个人素质,转变家长观念,将大大提高就业成功率.学校因素和社会因素通过影响个体因素从而较小的影响就业,所以这两部分的重要程度相对较弱.4结束语本文构建了结构方程模型,并以曲阜师范大学2021届毕业生为研究对象对就业影响因素展开实证研究.对数据的预处理,数据获取,信度分析,模型建立,使得数据分析更趋近于真实值,为得到准确度更高的相关系数值,尽可能的对模型进行优化和修正,最终使得S E M模型各项拟合指标都符合我们预期的区间.最后,对得到的结果进行进一步剖析.由于本文的调查对象为曲阜师范大学2021届毕业生,因此,调查研究范围太小,评价指标的合理性有待进一步在实际中进行验证.参考文献:[1]俞晓勤,周莹莹.当前毕业大学生就业情况的调查分析[J].时代金融,2010,8(25):176-178.[2]唐蕾,孙配贞.追求成功的动机对大学生就业压力的影响:有调节的中介模型[J].华南师范大学学报(社会科学版),2021,3(21):90-100.[3]慕丽娜.金融危机下大学生就业现状和对策[J].边疆经济与文化,2010,4(26):69-70.[4]吴宜.大学生就业情况分析及对策研究[J].才智,2011, 12(23):311.[5]谌启标.澳大利亚基于合作伙伴的教师教育政策述评[J].比较教育研究,2009,31(8):87-90.[6]金碚,张世贤,谢晓霞.对英国失业状况和就业政策的考察[J].南京师大学报(社会科学版),2000(1):28-35.[7]李敏.美国教育政策问题研究[D].上海:华东师范大学,2006.A na n a l y s i s o f t h e i n f l u e n c i n g f a c t o r s o f c o l l e g e s t u d e n t s e m p l o y m e n tb a s e do n t h e s t r uc t u r a l e q u a t i o nm ode lT a k i n g Q u f uN o r m a lU n i v e r s i t y a s a ne x a m p l eZ HA OY u x i n,Z HA OS h e n g l i(S c h o o l o f S t a t i s t i c s a n dD a t aS c i e n c e,Q u f uN o r m a lU n i v e r s i t y,273165,Q u f u,S h a n d o n g,P R C)A b s t r a c t:I no r d e r t ob e t t e r u n d e r s t a n d t h e e m p l o y m e n t s i t u a t i o no f u n i v e r s i t y s t u d e n t s,t h e g r a d u a t e s o fQ u f uN o r m a lU n i v e r s i t y i n2021w e r e s e l e c t e d a s t h e r e s e a r c ho b j e c t,a n d t h em a i n f a c t o r s a f f e c t i n g t h e e m p l o y m e n t o f g r a d u a t e sw e r e a n a l y z e db y s t r u c t u r a l e q u a t i o nm o d e l.T h r o u g hn u m e r i c a l a n a l y s i s r e s u l t s, i t i s c o n c l u d e d t h a t f a m i l y f a c t o r s a r e t h em o s t i n f l u e n t i a l,f o l l o w e d b y i n d i v i d u a l f a c t o r s.A m o n g t h e f a m i l yf a c t o r s,f a m i l y e c o n o m i c s t a t u s a n d p a r e n t s i d e ao f c h o o s i ng a j o br e s t r i c t o r i m p r o v e th e s u c c e s s r a t eo fg r a d u a t e s e m p l o y m e n t t o a g r e a t e x t e n t.A m o n g t h e i n d i v i d u a l f a c t o r s,t h e i m p r o v e m e n t o f i n d i v i d u a l a-b i l i t y a n d q u a l i t y a n d t h e s t r e n g t h e n i n g o f e m p l o y m e n t k n o w l e d g eh a v e g r e a t i n f l u e n c eo n t h e g r a d u a t e s e m p l o y m e n t.K e y w o r d s:s t r u c t u r a l e q u a t i o nm o d e l:r e l i a b i l i t y a n a l y s i s;e m p l o y m e n t i m p a c t f a c t o r s03曲阜师范大学学报(自然科学版)2023年。
feature selection methods for uplift modeling
feature selection methods for uplift modeling特征选择在提升模型中是一个重要步骤，可以帮助减少模型过拟合，提高计算效率，并增强模型的可解释性。
以下是几种在提升模型中进行特征选择的常用方法：1.过滤法（Filter Method）：这是一种简单的特征选择方法，它根据每个特征的统计性质或信息增益来过滤掉不相关或冗余的特征。
这种方法通常计算速度快，但可能会忽略一些重要的特征。
2.嵌入法（Embedded Method）：这种方法将特征选择与模型训练过程相结合，通过优化算法自动选择最重要的特征。
这种方法通常可以得到更好的特征子集，但计算成本较高。
3.包外法（Wrapper Method）：这是一种迭代方法，它通过不断构建模型并评估其性能来选择特征。
在每次迭代中，都选择使模型性能最佳的特征子集。
这种方法需要大量计算时间，但通常可以得到更好的特征子集。
4.基于模型的法（Model-Based Method）：这种方法使用特定于模型的算法来选择特征。
例如，决策树和随机森林可以直接用于特征选择，因为它们可以自动地根据特征的重要性进行剪枝。
5.深度学习方法（Deep Learning Method）：深度学习模型可以自动地从原始数据中提取有用的特征，同时还可以进行特征选择。
例如，卷积神经网络（CNN）可以直接从图像数据中提取有用的特征，而自编码器（Autoencoder）则可以用于降维和特征选择。
在进行特征选择时，通常需要使用交叉验证来评估不同特征子集的性能，并选择最优的特征子集。
此外，还应该注意避免过拟合和欠拟合问题，并根据实际情况进行调整和优化。
基于大语言模型知识增强和多特征融合的中文命名实体识别方法
基于大语言模型知识增强和多特征融合的中文命名实体识别方法目录一、内容概括 (2)二、背景知识介绍 (2)1. 中文命名实体识别概述 (3)2. 大语言模型知识增强技术 (4)3. 多特征融合技术 (5)三、基于大语言模型的知识增强技术细节 (6)1. 数据预处理 (7)2. 模型选择与训练 (8)3. 知识增强策略设计 (10)4. 模型优化与性能提升 (11)四、多特征融合策略的实现细节 (12)1. 特征选择和提取 (13)2. 特征融合方法选择 (13)3. 特征融合策略的优化和改进 (15)五、基于大语言模型和多特征融合的中文命名实体识别方法的具体实施步骤161. 数据集准备与处理 (17)2. 构建和训练大语言模型 (17)3. 特征提取与融合策略设计 (18)4. 模型训练和评估流程 (19)一、内容概括采用多特征融合的方法，将多种特征信息融合在一起，包括词性特征、结构特征、上下文特征等。
这些特征有助于模型更全面地捕捉命名实体的特征，提高识别准确性。
通过构建训练集和验证集，并在训练集上进行迭代训练，不断优化模型参数。
在验证集上评估模型的性能，根据评估结果调整模型结构或参数，以达到最佳识别效果。
本文提出的方法通过结合大语言模型的知识增强和多特征融合技术，有效提高了中文命名实体识别的性能，为中文自然语言处理领域的发展提供了有益的参考。
二、背景知识介绍随着自然语言处理技术的不断发展，中文命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的重要分支，在信息抽取、知识图谱构建、机器翻译等领域发挥着越来越重要的作用。
命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等，这些实体通常携带大量丰富的语义信息和业务价值。
传统的中文命名实体识别方法主要依赖于基于规则的方法和统计学习方法。
随着大规模预训练模型（如BERT、GPT等）的出现，基于深度学习的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。
使用PGA的特征选择方法
使用PGA的特征选择方法马春华;朱颢东【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2009(045)022【摘要】Feature selection is one of the key steps in text classification system.However,most of existing feature selection methods are serial and are inefficient timely to be applied to Chinese massive text data sets,so it is a hotspot how to improve efficiency of feature selection by means of parallel strategy.h detailedly designs a Parallel Genetic Algorithm(PGA) which is used to select features.The algorithm uses genetic algorithm to search features and calculates fitness of feature subsets in multiple computing nodes at the same time,so can acquire quickly feature subsets which are more representative.Experimental results show that the method is effective.%特征选择是文本分类系统的核心步骤之一.然而现有的特征选择方法都是串行化的,应用于中文海量文本数据时时间效率较低,因此利用并行策略来提高特征选择的效率,已经成为研究的热点.详细设计了一个用于特征选择的并行遗传算法,该算法采用遗传算法搜索特征,利用并行策略评价特征子集,即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行,从而较快地获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法是有效的.【总页数】5页(P107-110,217)【作者】马春华;朱颢东【作者单位】绥化学院计算机科学与技术系,黑龙江绥化152061;中国科学院成都计算机应用研究所,成都610041【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.一种FPGA配置数据压缩算法的参数选择方法 [J], 杨鹏;李仁发;吴强2.使用类内集中度和分层递阶约简的特征选择方法 [J], 陈吕强;朱颢东;伏明兰3.使用EBIC的软件故障特征选择方法 [J], 涂吉屏; 钱晔; 王炜; 范道远; 张涵宇4.基于变异系数和最大特征树的特征选择方法 [J], 徐海峰;张雁;刘江;吕丹桔5.基于特征贡献度与线性搜索的特征选择方法 [J], 郭文斌;丘康平;蔡惠坤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
园林学概论(李敏)008-园林专业教育与学习方法
第八章园林专业教育与学习方法第一节园林专业教育的开展我国最早开设庭园学课程的是1922－1927 年间任教于江苏省立第二农业学校〔现苏州农业职业技术学院〕的章守玉先生〔1897－1985，又名章君瑜。
章先生1919 年春考入日本千叶高等园艺学校，1922 年回国。
从章先生的早年著作?花卉园艺学?中，可以了解到他的“庭园学〞思想。
他认为：“园艺者，谓园地之艺植也；按英语之Gardening 及Horticulture 二字，亦具同样之意义。
惟近代园艺事业之范围，逐渐扩充，已不复限于园地之培植矣。
凡栽植果树、花卉、蔬菜以及欣赏树木之事业，均称之园艺。
故廉价上可大别为以下4 类：花卉园艺(Floriculture)、果树园艺〔Pomology〕、蔬菜园艺〔Floriculture〕和风致园艺(Landscape Gardening)。
……风致园艺研究园庭公园之设计布置方法。
〞从英文词汇来看，章先生的风致园艺和其开设的庭园学是一样的。
此外，江苏省立第二农业学校是我国最早开设园艺学科的学校——1912 年设立了园艺科。
章守玉先生在1912 年考入该校，1915 年毕业，留在校农场实习，1918 年春离校东渡日本。
1927 年，浙江大学园艺系成立。
早年留法的范肖岩先生与吴耕民先生等，在杭州笕桥第二农场创立浙大园艺学会。
范先生为浙大教授，1930 年出版了?造园法?〔Garden Making〕。
从该书的内容来看，所谓的“造园〞即为“私人庭园的营造〞。
虽然也讲述了东西方传统园林史，但几乎没有涉及公园，只是一本营造私人花园或单位机构的专类园所需的设计以及工程方面的书籍；附录重要欣赏树木和重要草花一览表。
中国的园林高等教育始于1930 年代。
当时在金陵大学、浙江大学、复旦大学先后开设了造园和欣赏园艺课程。
1949 年复旦大学、浙江大学、武汉大学在园艺系中开设造园专业。
1949 年春，北京大学农学院、清华大学农学院、华北大学农学院合并，改称为北京农业大学。
基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法
基于尺度研究的
李鑫’刘利钊’ ， 。 陈培芝’李茂青’李昕 ， ， １ ．厦 门大学 信息科 学 与技 术 学院，． 福建 厦 门 ３ Ｏ ５ ６ ０ １
特征匹配改进算法
特 征 点 ； 通 过 限 制 匹 配 点 的 尺 度 关 系 减 小 了错 配 概 率 ，并 通 过 改 进 原 始 匹 配 策 略 提 高 了 匹 配 算 法 的 准 确 率。
Ｍｉ ｏａｃ ｙ ｋ ｌｊｚ ｋ和 Ｓ ｈ ｄ 对 这类 方法 ｃ ｍｉｍｌ 韵 性 能 进 行 了 测试 Ｉ ，分 别 在 不 同光 照 ， 尺 度 ，旋 转 ，剪 切 ，图 像 模 糊 和
的 结 构和 应 用 尺 度空 间 的特 征 提取 算 法 的性 能 Ｉ １。 通过 研 究 尺 度 选择 ６ １
拼按 、图像 匹配 、模式识 别等方面得
到 了广泛 的应 用 。
错 配概 率 ， 过 改进 原 始 匹配 策 略提 高 了 通 匹 配算 法 的 准确 率 。实验 表 明 ，改 进后 的 Ｓ Ｔ 够 比 传统 的 Ｓ Ｔ 到 更 多的特 征 点 ， Ｉ能 Ｆ Ｉ找 Ｆ 提 高 了匹 配 的 准确 率 ， 法 的 鲁棒 性 得 到 算
３ 特征描述子 匹配 ．
３． Ｓ ＦＴ描 述 子 １ Ｉ
原 始 ＳＩ ＦＴ 匹配 方 法 是 首先 将 坐 标 轴 旋 转 为 特 征 点 的 方 向 ， 以 确 保
我 们 根据 Ｌ ＯＷ Ｅ算法 的 经验 值 选 取一 个 初始 检 测 区 间 ，以 ２ 倍速 度 增长 该 区 间 ，当在连 续 增长 ３ 次时 无 新 的特 征 点 出现 ，我 们便 认 为该 区间 的上 限为 整体检 测 区 间的 上 限 ，同理确 定检 测 区
参数 曲线 的形式 出现 ： 给 定 任 意 参 数 曲 线 ， 假 设 变 换 不同 的 ｏ， 到ｘ， 得 Ｙ参数 和 曲率 Ｋ 随参 数 Ｔ 的 变 化 规 律 如 下 图所 示 Ｉ： Ｉ
文本情感分析的特征提取方法与情感极性判断模型构建
文本情感分析的特征提取方法与情感极性判断模型构建人类的情感对于我们的日常交流和决策过程起着至关重要的作用。
而在数十亿条文本数据被产生和共享的今天，通过计算机自动化地分析文本情感变得愈发重要。
文本情感分析作为一种文本挖掘技术，旨在从大规模文本数据中自动提取情感信息，并对文本的情感极性进行判断。
本文将从特征提取方法和情感极性判断模型构建两个方面探讨文本情感分析的相关技术。
一、特征提取方法特征提取是文本情感分析的核心环节，通过将文本转换为可计算的特征向量，可以更好地进行情感极性判断。
以下是几种常用的特征提取方法：1. 词袋模型 (Bag-of-Words model)词袋模型是最简单且最常用的特征提取方法之一。
它将文本看作是一个无序的词集合，提取文本中的关键词作为特征。
将每个词视为特征向量的一个维度，并统计每个词在文本中的出现频率，从而得到一个由词频组成的向量表示。
然而，词袋模型忽略了词的顺序和上下文信息，因此无法捕捉到一些重要的语义特征。
2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)TF-IDF是一种常用的权重计算方法，用于衡量某个词在文本中的重要性。
通过计算词频 (TF) 和逆文档频率 (IDF) 的乘积，可以得到每个词的权重。
TF-IDF在特征提取过程中更加关注词的信息量，较好地解决了词袋模型的问题，但仍然忽略了词的顺序和上下文信息。
3. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，可以将词表示为低维的实值向量。
Word2Vec通过学习大量文本数据中词语的分布式表示，使得具有相似分布的词在向量空间中距离较近。
该方法在较大规模的语料库上具有很好的效果，并能够捕捉到词之间的语义关系，并且保留了词的顺序和上下文信息。
二、情感极性判断模型构建情感极性判断模型是用于判断文本情感极性的核心模型，其构建过程需要结合特征提取方法和机器学习算法。
课例研修方案4篇
课例研修方案4篇篇一：数学组“主题一课例研修”方案一、研修目标“数学教学是数学活动，教师要紧密联系学生的生活环境，从学生的经验和已有的知识出发，创设生动的数学情境??” “数学教学应努力激发学生的学习情感，将数学与学生的生活、学习联系起来，学习有活力的、活生生的数学。
”可见，生活离不开数学,数学离不开生活。
数学知识源于生活而最终服务于生活。
尤其是初中数学，在生活中都能得到其原型。
我们必须强化初中数学教学的生活性，从实际出发，捕捉生活中的数学现象，挖掘数学知识的生活内涵，把教材内容与“生活现实”有机结合起来，让数学更多地联系实际，贴近生活。
使学生体会到数学就在身边，领悟到数学的魅力，从而增强学生学好数学的动力，激发学生学习数学的浓厚兴趣。
根据本校实际情况，提出以“学本课堂”为主题的教研活动，便于提高教师的专业化水平，使强者更强，弱者进步。
研究、探讨和解决数学课堂教学中存在的问题和难点，交流课堂教学经验，体验如何才能做到数学课堂教学生活化。
要求教师人人参与，个个提高。
二、研修主题：如何根据一元二次方程的结构特征选择最简捷的解法实践课题：一元二次方程的解法三、主题一实践课研修目标1、会解一元二次方程。
2、能够根据一元二次方程的特点选择适当方法解一元二次方程。
四、研修人员：数学教研组全体教师。
组长：段家能副组长：李常源马志平李金传组员:谢春芳朱富云王赵春杨双存白光建五、研修时间及地点、人员安排如下：吕合中学数学教研组课例研修安排表（第三周）六、主题一课例研修要求1、以真实课例为研究对象，以教研组为研修团队，以教师为研究主体。
按“备课、说课、上（观）课、议课、反思改进”的程序进行。
2、九年级数学教师每人上两节研讨课。
3、在讨论和议课过程中，每一位教师都要积极参与、高度负责，仁者见仁、智者见智，有针对性地指出问题，提出意见或建议，侧重于问题和建议。
4、由组长组织资料收交、整理、将书面材料交教科处。
七、课例研修应达到的目标我们相信在教进校专家的指导下，我组教师在今后的课堂上，会多从学生角度出发去备课，坚持以学生为中心，每个任务在操作之前都带领学生去分析任务，引导学生去思考操作的方法，让学生自己去观察，让学生主动去发现问题，再去一个个的解决问题，让学生明白我们“为什么这样做”而不简单的教授“怎样去做”。
关于高阶行列式的求解方法在教学中的探讨
Science &Technology Vision 科技视界0引言行列式的计算是线性代数基本问题之一,特别是关于高阶行列式的计算.从理论上来讲都是可是按定义来求的,但其过程是相当复杂的,而且仅仅使用定义也无法快速计算,还需要其他相关的数学技巧和方法.因此,探讨高阶行列式的计算方法和技巧是相当必要的.本文主要通过举例来探讨和总结了几种特殊的计算技巧和方法—-定义法、化三角形法、范德蒙行列式、递推法、数学归纳法.这对于激发学生的学习热情,促进学生的数学思维发展,培养学生的创新能力,将起着积极的作用.1求解方法1.1定义法[1]根据n 阶行列式的定义可知其展开式中包含n !项,所以直接使用其定义是相当麻烦的,除非其行列式中0元素比较多,这样可以大大减少行列式展开的项数.除此之外,还可以利用其定义来证明两个行列式相等.下面举例来说明.例1设D 1=a 11a 12…a 1na 21a22…a 2n…………a n 1a n 2…a nn,D 2=a 11a 12b-1…a 1n b 1-n a 21b a 22…a 2n b2-n…………a n 1b n-1a n 2bn-2…a nn证明:D 1=D 2证:由行列式的定义有D 1=∑-1()ta 1p a 2p …a npD 2=∑-1()t a 1p b1-p 1()a 2p b2-p 2()…a n p bn-pn()=∑-1()ta 1p a 2p …a np b(1+2+…+n )-(p +p +…+p )其中t 是排列p 1p 2…p n 的逆序数.而p 1+p 2+…+p n =1+2+…+n 所以有D 2=∑-1()ta 1p 1a 2p 2…a npn =D 1证毕.1.2用化三角形行列式计算[2-3]将行列式化为上三角形、下三角形或者对角形,从而得出其值.例2计算D n +1=b a a a …a a b a a …a a a b a …a ………………aaaa…b解:将第2,3,n +1列都加到第1列,可得D n +1=b +na a a …a b +na a a …ab +naa b …a ┆┆┆┆b +na a a …b提取第一列的公因式b +na ,得到D n +1=b+na ()1a a …a 1a a …a1a b …a ……………1a a …b将第1列(-a )的倍加到第2,3,…,n +1列,可得D n +1=b+na ()100...01b-a 0 010b-a …0……………100…b-a=b+na ()b-a ()n1.3利用范德蒙行列式计算[4]首先利用行列式的基本性质将所求行列式转化为范德蒙行列式,然后根据范德蒙行列式计算出所求行列式的值.例3求行列式D n =11…1222…2n 332…3n…………n n 2…nn.解:首先观察D n 中各行元素的特点:分别是一个数的不同方幂,方幂的次数由1递升到n .于是提取各行的公因子,则方幂次数便从0增至n -1,从而可以变成相应的范德蒙行列式,故利用范德蒙行列式的结果可以得到:D n =n !111…11222 (2)n-11332…3n-1……………1nn2…nn-1=n !n ≥i j ≥1∏x i-x j()n !2-1()3-1()…n -1()●3-2()4-2()…n -2()…n -n -1()[]=n !n -1()!n -2()!…2!1!1.4用递推法计算[5]这种计算方法其实就是利用D n 和D n -1的递推形式先建立起两者之间的相应关系,然后再根据此公式代入计算出行列式的值.※基金项目:重庆邮电大学博士启动基金(A2014-25);重庆邮电大学青年科学基金(A2014-106);重庆市研究生教育教学改革研究重点项目(yjg142006);重庆市高等教育教学改革一般项目(133111)。
基于GEP的特征选择
（ ）特 征选 择 的意义 一
随 着 信 息 时代 的 来 临 ，可 供 收集 的 数 据 越 来 越 多 ，数 据 成 几 何 指 数 级 增 长 ，数 据 的维 数 （ 征 ）越 来 越 高 ，如 果 不 特 对特征进行 选择，随着特征空 间维数 的增长 ，设计 出的分类 器 的分 类 速 度 、 识 别 率 会 随 之 不 断变 低 ， 其 原 因主 要 有 以下 两个方面 ： １许 多 学 习算 法 的 性 能 受 到 无 关 或 冗 余 特 征 的 负 面 影 ． 响 。己有 的研 究结果表 明，大 多数 学习算法所需训练样本 的 数 目随无 关特 征 的 增 多 而 急 剧 增 加 。 选 择 好 的 特 征 不 仅 可 以
２１ ０ ０年 第 ５期 ＺＨＯ ＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ． ２０１ ５。 ０
（ ｍｕａｉ ｌ Ｎ ．２ ） Ｃｕ ｌｔ ｅｙ ｏ１ ９ ｖ
基 于 Ｇ Ｐ的特 征 选择 Ｅ
王文栋 张增 银 杨 立志
（ 广西师范学院计 算机 与信 息工程 学院，广 西 南宁 ５０ ２ ） ３０３
由于下文中我们用到 的基 因均 为头长为 ０的基因， 比较 简 单 ，其 它 知 识 请 参 照 相 关 文 献 。
（ ）Ｇ Ｐ进 行特 征选择 的方 法 三 Ｅ
１ 编 码 设 计 ．
更易理解的算法模型 。 ２ 大 规 模 数 据 处 理 问题 的不 断 出 现 。 不 但 样 本 数 目的庞 ． 大 ，而 且 描 述 样 本 的 特 征 维 数 高 。数 据 挖 掘 的 发 展 对 大 规 模 数 据 处 理 的研 究 提 出 了迫 切 的要 求 ， 如 信 息 检 索 与 遗 传 基 因 分析等 。 因此 ，基 于 这样 的 考 虑 ，在 一个 学 习 算 法 通 过 训 练 样 本 对 未 知 样 本 进行 预 测 之 前 ，必 须 决 定 哪 些 特 征 应 该 采 用 ，哪 些 特 征 应 该 忽 略 。 在 保 证 获 得 好 的 分 类 效 果 前 提 下 ，我 们 希 望 使 用 尽 可 能 少 的 有 效 的特 征 ， 以便 降 低 特 征 空 间维 数 。特 征 选 择 成 为机 器 学 习 领 域 重 要 的研 究 方 向 ，引 起 越 来 越 多 的 机 器 学 习 领 域 学 者 的 兴 趣 。 国 内 外 各 大 研 究 机 构 如 Ｃ Ｕ Ｍ， ｗ ｓ ｉｇ ｏ ，Ｓ ａ ｆ ｒ ， 南 京 大 学 ， 哈 尔 滨 工 业 大 学 ， 北 京 ａ ｈ ｎ ｔｎ ｔ ｎ ｏ ａ 工 业 大 学 等 ， 自 １９ ９ ０开始 都 已 开展 相 关 研 究 。
特征选择算法综述及进展研究
特征选择算法综述及进展研究【摘要】本文综述了特征选择算法的研究现状和发展趋势。
在介绍了特征选择算法研究的背景、意义和目的。
在详细分析了特征选择算法的三种主要类型：过滤式、包裹式和嵌入式，并对现有算法进行了比较分析。
在展望了特征选择算法的发展趋势，提出了面临的挑战与机遇，并指出了未来研究方向。
本文通过综合分析不同特征选择算法的优缺点，为相关研究提供了参考和启示，也为进一步的研究提出了新的思路和方向。
【关键词】关键词：特征选择算法、过滤式、包裹式、嵌入式、比较分析、发展趋势、挑战与机遇、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景特征选择算法在机器学习领域中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们从庞大的特征集合中选择出最具代表性和相关性的特征，从而提高模型的性能和泛化能力。
随着数据规模不断增大和特征维度不断增加，特征选择算法的研究也变得愈发重要。
在过去的几年里，特征选择算法已经取得了一些重要的进展，例如基于过滤、包裹和嵌入式的特征选择方法，这些方法在不同情境下都表现出了一定的优势和局限性。
随着机器学习领域的不断发展和变化，特征选择算法的研究也面临着一些挑战，比如如何处理高维稀疏数据、如何处理不平衡数据等问题。
本文旨在对特征选择算法进行综述和进展研究，探讨其在机器学习领域中的重要性和应用前景。
通过对现有特征选择算法的比较分析，可以更好地了解各种方法的优缺点，为未来的研究和应用提供参考。
已经为我们提供了一个重要的起点，让我们深入探讨特征选择算法的定义和分类，以期为特征选择算法的发展趋势和未来研究方向奠定基础。
1.2 研究意义特征选择是机器学习和数据挖掘领域中非常重要的问题之一，其在数据预处理中起着至关重要的作用。
特征选择算法可以帮助我们去除冗余特征和噪声，提高模型的性能和泛化能力，同时降低模型的复杂度和运行时间。
在实际应用中，数据往往包含大量的特征，而其中许多特征可能是无关的或冗余的，这就导致了“维度灾难”的问题。
具身认知理论视野下的幼儿园数学活动构建——以大班数学活动“多角度分类”为例
具身认知理论视野下的幼儿园数学活动构建以大班数学活动“多角度分类”为例◊李敏李敏,福建省霞浦县实验幼儿园教研主任、高级教师，福建省骨干教师，宁德市学科带头人培养对象。
所编写的案例成果获教育部评选的全国幼儿园优秀游戏活动案例,曾获福建省第三届中小学教师技能大赛（幼教组）、宁德市优秀案例评选、新媒体新技术赛课等各级竞赛活动的一等奖十余次。
主持或参与了多项省、市、县级课题研究，开展各级讲座及公开课二十余次，在各级刊物公开发表论文十余篇，其中人大报刊复印资料全文转载一篇［摘要］具身认知理论强调身体与环境之间持续、动态的交互作用。
从这一视野重新观照幼儿园的数学活动，有利于教师转变对数学活动的教学认知和开展方式,优化幼儿园数学活动。
文章从实际教学案例出发,详细地剖析了幼儿园数学活动中身体与资源支持环境、物理环境、社会环境以及活动课程间的交互作用，以提升幼儿园数学活动的有效性,促进幼儿的深度学习，为教师提供可借鉴的教学经验。
［关键词］具身认知；幼儿园；数学活动；学习环境；交互作用随着课程改革的不断推进,幼儿数学教育在理念、目标、教学方式等方面都发生了重要的转变。
教育者愈加关注幼儿所学数学知识在问题解决过程中的实际运用,注重通过感知、体验与操作逐步推进幼儿逻辑思维能力的发展。
具身认知理论是认知心理学中的一个新兴理念，它认为人的身体在认知过程中发挥着关键作用，认知是通过身体的体验及其活动方式而形成的，强调身体、环境持续动态交互生成的过程。
从具身认知视角观照幼儿园数学活动，能为其优化与创新提供新的路径,引导教育者重新审视数学活动中易被忽视的问题，并在具体的实践层面指引教育者有效落实教育目标，促进幼儿的深度学习。
一、具身认知视野下幼儿数学活动的价值取向传统认知理论将身体与心智割裂开，所指导的教学活动以头脑认知为主要取向，重视教师对知识的传授，忽视了学习者身体与心智间的融合,仅将身体作为学习的生理基础,是一种“离身”教育。
决策树论文20篇060109
在数据挖掘的研究中， 分类数据是一个很重要的问题 # 分类规则的挖掘采用的方法有很多 # 目前， 许 多学者已深入探讨了分类规则挖掘的具体算法和相 关 问题， 研究 显示没有 哪 一 种 算 法 在 规 定 条 件 下 胜 过其它所有算法 # 本文提出将决策树 算 法 和 遗 传 算 法 （ N2;28<C ,1309<8D5， 简 写 为 N, ） 相结合的方法来进 行分类规则的挖掘 #
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R e l i e f F 特 征 选 择 算 法
特征选择 ReliefF算法一、算法Relief算法最早由Kira提出.?基本内容：从训练集D中随机选择一个样本R,?然后从和R同类的样本中寻找k最近邻样本H，从和R不同类的样本中寻找k最近邻样本M，?最后按照公式更新特征权重.1.置0所有特征权重2.For i=1 to m do2.1?随机选择一个样本2.2?从同类中找到R的k最近邻样本H，从不同类中找到R的k 最近邻样本M.2.3 for i=1 to N do2.4 对W进行排序二、Matlab实现主函数Main.mfunction mainclear;clc;load A:Datadata.txt%加载数据D=data(:,2:size(data,2));%排除编号的一列m=80; %抽样次数k=8; %k近邻N=20; %运行次数for i=1:NW(i,:)=RelifF(D,m,k);for i=1:N %将每次计算的权重进行绘图plot(1:size(W,2),W(i,:));%size(A,1)获取A矩阵行数，size(A,2)获取A矩阵列数for i=1:size(W,2) %计算N次中，每个属性的平均值result(1,i)=sum(W(:,i))-size(W,1);xlabel('属性编号');ylabel('特征权重');title('ReliefF算法计算特征权重')axis([1 10 0 0.3])%-----绘制每一种属性变化趋势-----------%name=char('块厚度','细胞大小均匀性','细胞形态均匀性','边缘粘附力','单上皮细胞尺寸','裸核','Bland染色质','正常核仁','核分裂');name=cellstr(name);%cellstr(name)将字符串转化为元胞数组for i=1:size(W,2)plot(1:size(W,1),W(:,i))xlabel('计算次数');ylabel('特征权重');title([char(name(i)) '(属性' num2str(i) ')的特征权重变化'])%title中[]来连接字符串,num2str(i)将数字i转化为?该程序进行N次调用Reliff函数来获取W的行矩阵，该行矩阵是所有特征的权重接着对得到的N次结果进行绘图然后把N次结果取平均值作为最终的特征权重结果保存在result 中最后对之前的的统一绘图，变成单一绘图Reliff.m%Relief函数实现%D为输入的训练集合，输入集合去掉身份信息;k为最近邻样本个数function W=RelifF(D,m,k)Rows=size(D,1); %样本个数Cols=size(D,2); %特征个数%将数据分成两类，加快计算速度D1=zeros(0,Cols);%第一类,0行 []D2=zeros(0,Cols);%第二类for i=1:Rowsif D(i,Cols)==2 %良性D1(size(D1,1)+1,:)=D(i,:);%matlab变量弱类型可以动态修改 elseif D(i,Cols)==4 %不是良性D2(size(D2,1)+1,:)=D(i,:);end %分好类填入D1和D2中W=zeros(1,Cols-1);%初始化特征权重，置为0for i=1:m %选择循环操作%从D中随机选择一个样本R[R,Dh,Dm]=GetRandSamples(D,D1,D2,k);%更新特征权重for j=1:length(W)W(1,j)=W(1,j)-sum(Dh(:,j))-(k*m)+sum(Dm(:,j))-(k*m);%按照公式这里的sum就是上面公式中从1到k的求和，因为Dh和Dm是k行%sum不仅可以对矩阵求和，还能对矩阵元素满足条件的元素求和，比如sum(D(:,size(D,2)==2)%这样只对D的最后一列是2的累计加1该程序首先分了两类D1和D2,然后将D中的对应类复制到D1和D2中接着依据分好的类去得到样本和特征差Dh,Dm按照公式进行更新WGetRandSamples.m%获取随机R 找出邻近样本%D:训练集 D1:类别1数据集 D2:类别2数据集%Dh 与R同类相邻样本距离; Dm:与R不同类的相邻样本距离function [R,Dh,Dm]=GetRandSamples(D,D1,D2,k)%先随机产生一个随机数，确定选定的样本Rr=ceil(1+(size(D,1)-1)*rand);R=D(r,:);%将第r行选中赋值给Rd1=zeros(1,0);%置0,d1,d2是与R的距离,0列 []d2=zeros(1,0);%D1,D2已经分好类了for i=1:size(D1,1) %计算R与D1的距离d1(1,i)=norm(R-D1(i,:)); %norm用来求两个向量之间的距离,即求R和D1中每行的距离放入对应d1行中for j=1:size(D2,1) %计算R与D2的距离d2(1,j)=norm(R-D2(j,:));[v1,L1]=sort(d1);%对d1,d2进行排序,这里v1是排行序的结果,L1是现在排好序的位置处的元素原本是在哪个位置上的，即建立了原来和现在元素索引的一种映射[v2,L2]=sort(d2);if R(1,size(R,2))==2 %如果样本R=2是良性H=D1(L1(1,2:k+1),:); %L1中是与R最近距离的变化，赋给H,除去自身的，因为第一个是R，不能加入M=D2(L2(1,1:k),:);%%之前版本%H=D1(L1(1,1:k),:);%M=D2(L2(1,2:k+1),:);%同上面的if中的H%更改版本, 依据公式，这里H和M分别表示和R的同类与不同类的样本集。
数据流分类中的增量特征选择算法
计 算机 应 用
Ｊｕ ｎ ｌｏ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ａｉｎ ｏ ｒａ ｆＣｏ ｕｅ ｐｉ ｔ ｓ ｃ ｏ
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文章编号 ：０ １— ０ １ ２ １ ）９— ３ １— ３ １０ ９ ８ （０ ０ ０ ２２ ０
（．Ｓｈｏ ｏ ｃ ｎｅ ｏｔｗ ｓ ｒ ｏ ｔ ｈ ｉ ｌＵ ｉ ｒｉ，Ｘ＇ ｈａ ｘ ７ ０ ２ ，Ｃ ｉａ １ ｃｏｌｆＳｉ ｃ，Ｎ ｒ ｅ ｅ Ｐ ｌ ｅ ｎ ａ ｎ ｅｓｙ ｉｎｓａ ｎ ｉ １ １９ ｈｎ ； ｅ ｈ ｔｎ ｙ ｃ ｃ ｖ ｔ ａ ２ ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎｌ ｙ ．Ｓｈｏ ｏ ｐ ｔ Ｓｉｃ ｎ ｅｈｏｏ ，Ｎｏ ｈ ｅｅｎＰ ｌｔ ｈ ｉ ｌ ｎｖｒｔ，Ｘ ＇ ｈ ａｘ ０ ２ ｈｎ ） ｏ ｒ ｅ ｇ ｔ ｒ ｗｓ ｒ ｏ ｅ ｎｃ ｉ ｓｙ ｉ ｎｓａ ｎｉ １ ７ ，Ｃ ｉ ｔ ｙ ｃ ａ Ｕ ｅｉ ａ ７０ ａ
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特征优选方法
特征优选方法
以下是 7 条关于“特征优选方法”的内容：
1. 嘿，知道吗？你得学会看重点呀！就像挑水果，你不会啥都往篮子里放吧？比如找工作的时候，你就得从众多条件中优选出最关键的，像薪资高、发展空间大，这可不是随随便便就能决定的哟！那真得用心去选，才能找到最合适的呀，对不对？
2. 哇塞，特征优选就像是在一堆宝藏中挑出最闪亮的那颗宝石！比如说选手机，是要续航强呢，还是拍照牛呢？这可得好好琢磨下，不然选错了可就麻烦啦，你说是不是很重要呢？
3. 哎，你想想啊，挑对象不也得特征优选嘛！不能光看长得帅或漂亮呀，还得看性格合不合吧。
这就跟登山一样，得选一条最适合自己的路走，不然会摔得很惨的呀！所以得慎重选呀，明白不？
4. 嘿呀，特征优选可不能马虎！好比去买衣服，颜色、款式、材质都得考虑吧。
不能光因为好看就买呀，还得适合自己穿着舒服呀。
这就是要抓住重要特征来选，多简单的道理呀！
5. 哦哟，特征优选其实就像做菜选食材一样。
你不能啥都拿来用吧，得挑出最鲜美的、最新鲜的那些。
就像选书来看，内容有趣、有深度，这才值得去读呀，你可别瞎选哟！
6. 呀，特征优选不就是挑出最有用的嘛！比如在一群朋友中，找出那个最能懂你、最能支持你的。
这多像在花海中找到那朵最特别的花呀，得用心呀，可不能随便乱来。
7. 哈哈，特征优选真的超级重要呢！就像选鞋子，合不合脚只有自己知道呀。
找房子也得选位置好、环境优的呀。
这都是要把关键特征拎出来，然后做出最好的选择呀，别不当回事呀！
总之，特征优选在生活中无处不在，得学会用这方法让自己过得更好呀！。
特征点匹配方法
特征点匹配方法嘿，咱今儿就来聊聊这特征点匹配方法。
你说这特征点匹配，就好像是在茫茫人海中找那个和你最合拍的人一样。
想象一下，每张图像或者数据就像是一个独特的人，上面的特征点呢，就是这个人身上的各种特点。
而我们要做的，就是把这些有相似特点的“人”给找出来，让它们匹配上。
比如说，你看到两张照片，乍一看好像有点像，那怎么知道它们是不是真的有关联呢？这时候特征点匹配就派上用场啦！它就像个超级侦探，能从那些细微之处发现线索。
咱们先得找到这些特征点，这可不是个简单事儿啊！得有一双敏锐的眼睛，去捕捉那些容易被忽略的小细节。
就好像你交朋友，得先发现人家的闪光点一样。
然后呢，把找到的特征点进行比较。
这可比挑对象还得仔细呢！一点点的差异都可能导致匹配不成功。
有时候就像找那个最契合的拼图块，得严丝合缝才行。
在这个过程中，可不能马虎。
你想想，如果随随便便就把不相关的特征点给匹配上了，那不乱套了嘛！这就好比你把一个温柔的人和一个暴躁的人硬凑在一起，那能合适吗？而且啊，不同的特征点匹配方法就像不同的交友方式。
有的方法可能更直接，一下子就找到合适的；有的可能需要慢慢摸索，就像慢慢了解一个人一样。
你说这特征点匹配是不是很神奇？它能让看似毫无关联的东西建立起联系，就像在混沌中找到秩序一样。
咱再说说它的应用，那可广泛了去了。
比如在图像识别里，能帮我们快速找到相似的图片；在计算机视觉里，更是大显身手。
哎呀，这特征点匹配方法，真是个了不起的东西！它就像一把神奇的钥匙，能打开很多未知的大门，让我们看到更多的可能。
咱普通人可能平时感觉不到它的存在，但在很多领域里，它可发挥着至关重要的作用呢！没有它，很多先进的技术可能都没法实现。
所以啊，可别小看了这特征点匹配方法。
它就像一个默默工作的小能手，在背后为我们的生活带来便利和惊喜。
你说是不是很厉害？总之呢，特征点匹配方法是个很有意思也很重要的东西。
它让我们的世界变得更加智能，更加有趣。
怎么样，现在对它有更深刻的认识了吧！。
基于结果修剪法解决文本分类中属性重叠问题
摘
要 ： 文本分类 中 ， 在 当两 个多 属性类别 发生属性 重叠时 ， 用传统 的文本分类 算法 ｍａｒ － 仅为 采 ｃｏＦ 值
４ 左右．为了提高文本 分类算法 的 ｍａｒ 。 ５ ｃｏＦ 值，提出了基 于结果修剪 的方法．在该方法中 ， 分类器 由多
个 子 分类 器 组 成 ．每 个 子 分 类 器 对 应 于 类 别 中 的一 个 属 性 ；在 每 一 个 阶段 中 ，每 一 个 子 分 类 器 将 不 属 于 该属性 的文本 剔出．当所有 子分类器运行结束后 ，留下 的文本 即属 于该 分类的文本．实验数据表明 ， 于 基 结 果 修 剪 的 文 本 分 类 方 法 在 解 决 属 性 重 叠 问 题 时 能 够 将 ｍａｒ － 提 高 到 ６ 左 右 ． ｃｏＦ 值 ５ 关 键 词 ： 本 分 类 ；文 本 挖 掘 ；多 属 性 ；属 性 重 叠 ； 果 修 剪 文 结
征项 对 文本 分类 的意义 不 同 ， 一些 通 用 的 、 个类 别都 存 在 的词 汇 对 分类 的贡献 小 ， 多分 类 算 法 也 各 许
不 能 够 高效 地处 理 如此 高 维 数 的特 征 项．特 征 选择 就 是 为 了筛 选 出 针对 该 类 的特 征 项集 合 ， 而 有 从
中图分类号 ： Ｐ３１１ Ｔ ９ ． 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ７ ２ Ｘ（０ ６０ —０ ６ — ４ １ ０ —８ ４ ２ ０ ）３ ０ ３ ０
现代 社会 是一 个“ 信息爆 炸” 的社会 ， 来越 多 的信 息都 以文 本 的方 式存在 ． 何从 大量 的文 本 中 越 如
ｕ ｓｅ ｎｔｍｍｅ 词作 为特 征 项 ， 过 Ｔ Ｉ ｄ单 通 Ｆ ＤＦ方 法计算 权 重 ， 在分 类 时能 够得 到较 好 的效 果 ， 文 系 统 就 本
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2
特征选择算法
特征选择算法的目的是使选出的最优特征子集所
构建的分类或回归模型达到和特征选择前近似甚至更 好的预测精度 ， 提高模型的泛化能力 、 可理解性以及计 算效率。 在文献中需要考虑到特征选择算法的几个因素 ， 鉴于这几个因素 ， 可以把特征选择描述为在假设空间 的搜索寻优问题 。 （ 1 ） 搜索策略 。 搜索策略和特征空间的特征个数有关 ， 一个搜索 算法用一种特定的策略去搜索特征 ， 主要有三种搜索 类型： 穷举式搜索 、 启发式搜索 、 随机搜索 。 （ 2 ） 特征子集的构造 。 以下五种方法常用于构造特征子集 ： 前向选择 、 后 向选择、 双向选择 、 加权方法和随机选择 。 （ 3 ） 评价函数 。 评估候选特征子集函数 ， 评价函数主要有 ： 错误 率、 分散度 、 依赖性 、 距离测度 、 精确度 、 信息测度 、 一致 2］ 性等 。文献［ 给出了特征选择基本框架 ， 如图 1 。
0
引
言
1
1． 1
特征选择
特 特征 征
［1 ］
特征选择实质是从原始数据集中选取最优子集的 过程， 通过特定的评价标准去衡量最优子集的优良性 。 特征选择理论经历了几十年的发展 ， 其研究成果被广 泛应用于文本分类 、 图像提取 、 基因组分析等 。 与机器学习算法结合形成了复杂的算法体系 ， 正 由于算法的多样化和跨学科性 ， 使得很多从事这一领 域的研究专家花费大量的时间去了解和研究每种算 法， 基于这种考虑 ， 文中罗列和总结了现有的特征选择 算法， 结合已有的理论和实验成果客观地对每种算法 并依据评价准则对其进行分类 ， 最后提出一 进行评价 ， 种引导从事这一领域的人员根据现有技术选择合适的 算法解决实际问题的可依赖或判定标准 。
2 c） = χ （ t， 2 2 2
图1
通用特征选择算法流程
3
特ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ选择方法
特征选择 算 法 依 据 不 同 的 评 价 准 则 可 分 为 Fil-
N × （ AD － CB） 2 （ A + C） （ B + D） （ A + B） + （ C + D） （ 1）
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计算机技术与发展
第 23 卷
第 23 卷 第 12 期 2013 年 12 月
计算机技术与发展
COMPUTEＲ TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
Vol． 23 No． 12 Dec． 2013
特征选择方法与算法的研究
李 敏， 卡米力·木依丁
（ 新疆大学 信息与科学工程学院， 新疆 乌鲁木齐 830046 ）
的评估方法没有考虑到特征之间的相关性 ， 近年来提 出 的 MＲMＲ （ Minimum Ｒedundancy － Maximum Ｒelevance） 特征选择方案 ， 这种方法用最大相关和最小冗 余的标准选择加入特征子集的特征项 ， 优化了特征子 集并提高了其泛化能力 。 3． 2 封装式 （ Wrapper） Wrapper 方法把分类器作为一个黑盒 ， 根据特征 项的预测能力去存储特征子集 。 基于支持向量机的 Wrapper 方法已经被广泛应用于机器学习领域 ， SVM － ＲFE（ Support Vector Machine Ｒecursive Feature Elimination） 采用劣势特征淘汰制递归地消除特征子集中的 无用特征项 ， 这种方法已经被应用于癌症研究 。 在每 次递归中 ， 依据特征在目标函数的减少量对特征项进 行排序 ， 然后消去底部的特征项 ， 还有一些采用向后消 除的方案和线性核函数的变种方法 。 3． 3 嵌入式 （ Embedded） 在嵌入型特征选择中 ， 特征选择算法是作为学习 算法的部分嵌入其中的 ， 不需要将训练文本分为训练 集和验证集 ， 即不需要对中间结果进行验证 ， 特征选择 和训练过程同时进行 。直接使用分类模型来决定选择 经典的嵌入型算法为决策树和人 特征还是拒绝特征 ， 工神经网络 。
t ） logP （ c i | t ） + P （ t ）
∑ P（ c
i =1
i
| t ） logP （ c i | t ） （ 5）
P（ c i ） 表示 c i 类文档在语料中出现的概率 ； P 式中 ， （ t ） 表示语料中包含词条 t 的文档的概率 ； P（ c i | t ） 表示 文档包含词条 t 时属于 c i 类的条件概率 ； P （ t ） 表示语 料中不包含词条 t 的文档的概率 ； P （ c i | t ） 表示文档 不包含词条 t 时属于 c i 的条件概率 ； m 表示类别数 。 4． 5 基于关联性的特征选择 （ CFS） CFS［3］根据特征间的冗余度来搜索特征子集 ， 其
4
4． 1
特征选择算法的基本描述
CHI（ χ2 统计 ） CHI 统计方法［6］ 是度量词条和文档类别之间的
相关程度的统计测试方法 ， 其最基本的思想就是通过 观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否 。 在统计中 ， χ 检验被用于测试两个相互独立的事件 A， B 的偏差 程 度 ， B 被 定 义 为 如 果 P （ AB ） = P 事 件 A， （ A） P（ B ） ， B 分别代表词条和 在特征选择中 ， 事件 A， 类出现的频数 。如果 χ 足够小 ， 就认为误差是测量手 段不够精确导致或者偶然发生的 ， 两者确实是独立的 ， 此时就接受原假设 ； 如果 χ 大到一定程度 ， 使得这样 的误差不太可能是偶然产生或者测量不精确所致 ， 就 可认为两者实际上是相关的 ， 即否定原假设 ， 而接受备 择假设 。计算方程如下 ：
Ｒesearch on Feature Selection Methods and Algorithms
LI M in， KAM IL M oydi
（ College of Information Science and Technology ， Xinjiang University ， Urumuqi 830046 ， China）
摘 要： 特征选择的主要思想是通过去除一些包含少量或不相关的信息的特征去选择特征子集 。特征选择方法可分为三大类： 一
是过滤式， 二是封装式， 三是嵌入式。鉴于目前存在大量的特征选择算法， 为了能够适当地决定在特定的情况下使用哪种算法， 需 要提出可以依赖或判定的标准 。文中的主要工作就是综述一些基本特征选择算法， 根据文献中已有的理论和实验结果对特征选 择方法和算法进行比较分类 ， 然后提出一种可以依赖或判定的标准。 关键词： 特征选择方法； 特征选择算法； 过滤式； 封装式； 嵌入式 中图分类号： TP301 文献标识码： A 文章编号： 1673 － 629X（ 2013 ） 12 － 0016 － 06 doi： 10． 3969 / j． issn． 1673 － 629X． 2013． 12． 004
第 12 期
李
敏等： 特征选择方法与算法的研究
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实际的问题中 ， 却包含大量的噪声数据 ， 无关的和一些 容易误导性的特征 。 为了完全确定每一个特征 ， 理想 但是在大多数情况 情况下应该测试所有的枚举特征 ，
n 下是不可行的 ， 因为如果有 n 个特征将会产生 2 － 1
ter［3］方法、 Wrapper［4］方法和 Embedded 方法 。 3． 1 过滤式 （ Filter） 这些特征选择方法
－ m － －
N 表示训练语料中的文档总数 ； c 为某一特 式中 ， 定类别； t 表示特定的词条 ； A 表示属于 c 类且包含 t 的 文档频数 ； B 表示不属于 c 类但是包含 t 的文档频数 ； C 表示属于 c 类但是不包含 t 的文档频数 ； D 是既不属 于 c 也不包含 t 的文档频数 。 4． 2 欧式距离 欧式距离 （ Euclidean Distance） 是最常采用的距离 定义， 欧式距离计算的是一对坐标间的方差 ， 对于任 意特征 x i ， 计算其和样本中其余特征的欧式距离 。 特征 x i 和 y i 之间的欧式距离的计算方程如下式 ： Ed（ x i ， yi ） =