特征选择是解决数据高维性的一种有效方法,传统的特征选择算法常用经典信息论知识去度量特征的重要度,却忽略了标记和未标记数据的互相影响;同时,这些方法主要基于静态数据的多标记特征选择,很难直接应用到动态流数据环境中.而现实世界...特征选择是解决数据高维性的一种有效方法,传统的特征选择算法常用经典信息论知识去度量特征的重要度,却忽略了标记和未标记数据的互相影响;同时,这些方法主要基于静态数据的多标记特征选择,很难直接应用到动态流数据环境中.而现实世界中,由于动态环境之下特征到达的数目和顺序都是未知的,并且研究者往往可能只对最近到达的特征感兴趣,所以滑动窗口机制能很好地解决此类问题.基于此,首先引入一种具有补性质的模糊信息熵,并考虑标记和未标记数据的互相影响,提出一种加权的模糊互信息度量方法,然后结合滑动窗口机制,分别提出基于固定滑动窗口的加权模糊互信息特征选择(Feature Selection with Weighted Fuzzy Mutual Information based on Sliding Window,FS-FMI)和基于动态滑动窗口的加权模糊互信息流特征选择(Streaming Feature Selection with Weighted Fuzzy Mutual Information based on Dynamic Sliding Window,SFS-FMI-DSW)两种算法.实验结果表明,SFS-FMI-DSW算法更加有效,统计假设进一步说明了算法的有效性.展开更多
文摘特征选择是解决数据高维性的一种有效方法,传统的特征选择算法常用经典信息论知识去度量特征的重要度,却忽略了标记和未标记数据的互相影响;同时,这些方法主要基于静态数据的多标记特征选择,很难直接应用到动态流数据环境中.而现实世界中,由于动态环境之下特征到达的数目和顺序都是未知的,并且研究者往往可能只对最近到达的特征感兴趣,所以滑动窗口机制能很好地解决此类问题.基于此,首先引入一种具有补性质的模糊信息熵,并考虑标记和未标记数据的互相影响,提出一种加权的模糊互信息度量方法,然后结合滑动窗口机制,分别提出基于固定滑动窗口的加权模糊互信息特征选择(Feature Selection with Weighted Fuzzy Mutual Information based on Sliding Window,FS-FMI)和基于动态滑动窗口的加权模糊互信息流特征选择(Streaming Feature Selection with Weighted Fuzzy Mutual Information based on Dynamic Sliding Window,SFS-FMI-DSW)两种算法.实验结果表明,SFS-FMI-DSW算法更加有效,统计假设进一步说明了算法的有效性.
