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用MATLAB实现降维和特征选择(下)

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发表于 2019-8-22 09:26 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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特征选择的方法/ Y  i: S# a+ g& r% A
1 D! G8 C, F' P5 J/ m. C
Filter vs. Wrapper) i0 p4 [+ y) r
& v) a2 r; W  m6 \
最经典的两种特征选择的思路。
0 K8 v4 b5 T; g; u- K2 h
7 T# A0 m- O0 b7 _- q
  • Filter:过滤法,按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数,选择特征。
  • Wrapper:包装法,根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。
  • Embedded:嵌入法,先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法,但是是通过训练来确定特征的优劣。
    2 T# q  ~3 I  V

9 P6 n" r3 X. h: U9 {5 q
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