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题名基于特征交互的层次分类在线流特征选择
被引量：1
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作者
孔令蔚
蔡林晟
林少杰
林耀进
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机构
闽南师范大学计算机学院
闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室
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出处
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2024年第2期34-42,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62076116)。
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文摘
在开放动态环境下的分类学习任务中,数据特征空间具有动态性,标记空间存在层次化结构.现有的层次分类在线流特征选择算法可以选择较优的特征子集,但这些算法忽略了特征之间存在的交互作用.基于此,提出了一种基于特征交互的层次分类在线流特征选择算法.首先,设计了一种基于层次邻域依赖度去判断特征交互的计算方法;其次,针对层次化结构数据,根据层次结构中不同节点间的兄弟关系定义邻域粗糙集模型;最后,设计了具有在线重要性分析、在线冗余性分析以及在线交互性分析的层次分类在线流框架,用于选择强相关和存在交互作用的特征子集.在6个层次数据集上的实验验证了所提算法具有较优的综合性能.
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关键词
在线流特征选择
层次分类
特征交互
兄弟策略
邻域粗糙集
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Keywords
online streaming feature selection
hierarchical classification
feature interaction
sibling strategy
neighborhood rough set
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于邻域决策误差率的层次分类在线流特征选择
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作者
王晨曦
刘园奎
吕彦
林耀进
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机构
闽南师范大学计算机学院
闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室
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出处
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2022年第4期9-18,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62076116)
福建省自然科学基金项目(2020J01811、2020J01792和2021J02049).
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文摘
在实际应用领域中,存在许多特征空间无法预先给定的场景,数据以特征流的形式随时间动态流入特征空间,而样本数量是固定不变的.同时,数据的类别中往往存在丰富的层次化结构关系,传统的特征选择算法在性能上已无法满足需求.基于此,本文提出一种面向层次分类学习的在线流特征选择算法.首先,利用兄弟节点之间的关系设计了一种基于最大近邻的决策误差率计算公式.其次,设计在线重要性选择和在线冗余更新两种在线评估准则,用于选择决策误差最小的特征子集.最后,在6个层次数据集上的实验结果表明,所提算法优于一些现有的在线流特征选择算法.
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关键词
在线流特征选择
层次分类
兄弟关系
邻域决策误差率
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Keywords
online streaming feature selection
hierarchical classification
sibling relationships
neighborhood decision error rate
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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