FAST特征选择算法的改进
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交互的特征是指那些分开考虑对目标集不相关或弱相关,但合在一起考虑却对目标集高度相关的特征。特征交互现象广泛存在,但找出有交互作用的特征却是一项具有挑战性的任务。本文旨在对基于聚类的FAST特征选择算法进行改进,在其基础上考虑特征的交互作用,首先去掉FAST的移除不相关特征的部分,接着加入交互权值变量,使得在移除不相关和冗余特征的同时,保留有交互作用的特征。为了对两个算法进行对比分析,我们选取了5个不同领域的16个公开数据集进行实证分析,并使用4种分类器对实验结果进行评估,包括C5.0、Bayes Net、Neural Net和Logistic,接着从选择的特征个数、算法运行时间和分类器的准确率3个方面对两个算法进行比较。实验结果表明,两者选择的特征个数相差不大,有时IWFAST甚至可以减少特征个数,同时IWFAST能提高分类器的准确率,尤其对于特征数量较多的情形,以及Game和Life领域。美中不足的是,IWFAST的运行时间较长,但仍在可接受的范围内。
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