資料介紹
隨著大數據的發展和機器學習的廣泛應用,各行業的數據量呈現大規模的增長,高維性是這些數據的重要特點。采用特征選擇對高維數據進行降維是一種預處理方法.特征選擇穩定性是其中重要的研究內容。它是指特征選擇方法對訓練樣本的微小擾動具有一定魯棒性.提高特征選擇穩定性有助于發現相關特征,增強特征可信度,進一步降低開銷.在回顧現有特征選擇穩定性提升方法的基礎上對其進行分類,分析比較各類方法的特點和適用范圍,總結特征選擇穩定性中的相關評估工作,并通過實驗剖析其中穩定性度量指標的性能,進而對比四種集成方法的效用,最后討論當前工作的局限性。指出未來的研究方向.
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