一种近似MarkovBlanket最优特征选择算法

一种近似MarkovBlanket最优特征选择算法
一种近似MarkovBlanket最优特征选择算法

特征选择方法在建模中的应用

特征选择方法在建模中的应用 ——以CHAID树模型为例 华东师范大学邝春伟

特征选择是指从高维特征集合中根据某种评估标准选择输出性能最优的特征子集,其目的是寻求保持数据集感兴趣特性的低维数据集合,通过低维数据的分析来获得相应的高维数据特性,从而达到简化分析、获取数据有效特征以及可视化数据的目标。 目前,许多机构的数据均已超载,因此简化和加快建模过程是特征选择的根本优势。通过将注意力迅速集中到最重要的字段(变量)上,可以降低所需的计算量,并且可以方便地找到因某种原因被忽略的小而重要的关系,最终获得更简单、精确和易于解释的模型。通过减少模型中的字段数量,可以减少评分时间以及未来迭代中所收集的数据量。 减少字段数量特别有利于Logistic 回归这样的模型。

SPSS Modeler是一个非常优秀的数据挖掘软件。它的前身是SPSS Clementine及PASW Modeler。该软件 的特征选择节点有助于识别用于预测特定结果的最重要的字段。特征选择节点可对成百乃至上千个预测变量进行筛选、排序,并选择出可能是最重要的预测变量。最后,会生成一个执行地更快且更加有效的模型—此模型使用较少的预测变量,执行地更快且更易于理解。 案例中使用的数据为“上海高中生家庭教育的调查”,包含有关该CY二中的304名学生参与环保活动的信息。 该数据包含几十个的字段(变量),其中有学生年龄、性别、家庭收入、身体状况情况等统计量。其中有一个“目标”字段,显示学生是否参加过环保活动。我们想利用这些数据来预测哪些学生最可能在将来参加环保活动。

案例关注的是学生参与环保活动的情况,并将其作为目标。案例使用CHAID树构建节点来开发模型,用以说明最有可能参与环保活动的学生。其中对以下两种方法作了对比: ?不使用特征选择。数据集中的所有预测变量字段 均可用作CHAID 树的输入。 ?使用特征选择。使用特征选择节点选择最佳的4 个预测变量。然后将其输入到CHAID 树中。 通过比较两个生成的树模型,可以看到特征选择如何产生有效的结果。

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.360docs.net/doc/be11172034.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 1.减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的)。 在许多机器学习的书里,很难找到关于特征选择的容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用,一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法,它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了:假设某种特征的特征值只有0和1,并且在所有输入样本中,95%的实例的该特征取值都是1,那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1,那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用,如果是连续型变量,就需要将连续变量离散化之后才能用,而且实际当中,一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在,所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理,先去掉那些取值变化小的特征,然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。

2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单,易于运行,易于理解,通常对于理解数据有较好的效果(但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效);这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的,能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法,该方法衡量的是变量之间的线性相关性,结果的取值区间为[-1,1],-1表示完全的负相关(这个变量下降,那个就会上升),+1表示完全的正相关,0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算,经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是,作为特征排序机制,他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的,即便两个变量具有一一对应的关系, Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)

常见经典排序算法(C语言)1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排

常见经典排序算法(C语言) 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔(Shell)排序法(又称宿小增量排序,是1959年由D.L.Shell提出来的) /* Shell 排序法*/ #include void sort(int v[],int n) { int gap,i,j,temp; for(gap=n/2;gap>0;gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap;i= 0) && (v[j] > v[j+gap]);j -= gap ) /* 比较相距gap远的两个元素的大小,根据排序方向决定如何调换*/ { temp=v[j]; v[j]=v[j+gap]; v[j+gap]=temp; } }

} } 二.二分插入法 /* 二分插入法*/ void HalfInsertSort(int a[], int len) { int i, j,temp; int low, high, mid; for (i=1; i temp) /* 如果中间元素比但前元素大,当前元素要插入到中间元素的左侧*/ { high = mid-1; } else /* 如果中间元素比当前元素小,但前元素要插入到中间元素的右侧*/ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置,在low和high之间*/ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移*/ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入*/ } }

选择排序的算法实现

课题:选择排序的算法实现 授课教师:钱晓峰 单位:浙江金华第一中学 一、教学目标 1.知识目标: (1)进一步理解和掌握选择排序算法思想。 (2)初步掌握选择排序算法的程序实现。 2.能力目标:能使用选择排序算法设计程序解决简单的问题。 3.情感目标:培养学生的竞争意识。 二、教学重点、难点 1. 教学难点:选择排序算法的VB程序实现。 2. 教学重点:对于选择排序算法的理解、程序的实现。 三、教学方法与教学手段 本节课使用教学辅助网站开展游戏竞技和其他教学活动,引导学生通过探究和分析游戏中的玩法,得出“选择排序”的基本思路,进而使用VB来实现该算法。让学生在玩游戏的过程中学到知识,然后再以这些知识为基础,组织学生进行又一个新的游戏。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。

四、教学过程

五、教学设计说明 在各种游戏活动、娱乐活动中,人们都会不知不觉地使用各种基础算法的思想来解决问题。通过这类课堂活动,可以帮助学生更加容易地理解和接受这些算法。“从生活中来、到生活中去、寓教于乐”便是这堂课的主导思想。

本节课以教学辅助网站为依托,以游戏活动“牛人争霸赛”为主线,将教学内容融入到游戏活动中,让学生从中领悟知识、学到知识,然后又把学到的知识应用到新的游戏活动中。 本节课所使用的教学辅助站点记录了每一个学生的学习任务的完成情况,通过这个站点,我们可以实时地了解每一个学生学习任务的完成情况,也解决了《算法与程序设计》课程如何进行课堂评价的问题。 本节课的重点和难点是对选择排序算法思想的理解和选择排序算法的程序实现。如何解决这两个难点是一开始就需要考虑的问题,本节课通过玩游戏的方式,让学生不知不觉地进入一种排序思维状态,然后引导学生分析玩游戏的步骤,这样就可以很顺畅地让学生体验到选择排序的算法思想。然后,进一步分析这种方法第I步的操作,让学生根据理解完成第二关的“流程图游戏”,这又很自然地引导学生朝算法实现的方向前进了一步,接着让学生分析游戏中完成的流程图,得出选择排序的程序。为了巩固学生的学习效果,最后以游戏的方式让学生巩固知识、强化理解。 六、个人简介 钱晓峰,男,中共党员,出生于1981年12月,浙江湖州人。2004年6月毕业于浙江师范大学计算机科学与技术专业,同年应聘到浙江金华第一中学任教信息技术课。在开展日常教学工作的同时,开设的校本课程《网站设计与网页制作》、《常用信息加密与解密》,深受学生好评;与此同时,还根据学校实际情况开发了《金华一中网络选课系统》、《金华信息学奥赛专题网》等网络应用程序;教学教研方面,也多次在省、市、学校的各项比赛中获奖。

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要:文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术,其任务是对未知类别的文档进行自动处理,判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述,并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试,并将分类结果进行对比,使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终,揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字:文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

选择法排序的教学设计

VB 程序设计之十大算法-------“选择排序”教学设计 姓名:XXX 邮箱:XXX

本节课取自《Visual Basic 语言程序设计基础》,因本书中涉及到排序类的题型不多,而且知识点比较单一,例题没有很好的与控件结合起来,因此在课堂中将引入形式各样的题型,让学生通过读题、分步解题来掌握知识点,得出一类题型的解题规律,提高课堂教学的有效性。 【学情分析】 本课教学对象是中职二年级计算机应用技术专业班级,班级由33名同学组成。他们大部分突显出拿到编程题无从下手的窘况,缺乏分析问题的能力,由于英语底子薄,在编写代码方面有时即使知道该如何书写,但也总因为单词写错而影响整题得分。 【考纲分析】 对于这一算法,在考纲中只有这样一句话:“掌握选择排序法的编程方法”。但是对于这个知识点是高职高考中操作设计大分题,因此必须让学生引起高度的重视。例如在2016年的高职高考中,最后一题设计题16分就是关于排序题。【教学目标】 知识与技能 1.通过简单排序题,得出读题的方法和解题“三步走”模块化的概念。 2.能够将长代码进行分块化编写,从而解决复杂题型。 过程与方法 1.读题时学会抓住其中的关键字,知道解题思路 2.边讲边练的教学法,帮助学生自主学习 情感与态度 1.以简单易懂题入手,激发学生学习的热情,树立信心 2.培养学生处理复杂问题的耐心 【教学重点】 1.清楚选择排序的固定代码 2.对编程类题型形成“输入、处理、输出”三步走的概念 3.养成高职高考解题的规范性。 【教学难点】 1.能够学会捕捉题中的关键字 2.能够书写选择排序与控件相结合的代码 【教学方法】 分析法、举例法

选择排序法教案

选择排序法教案 教学目标: 掌握选择排序的算法,并会用选择排序法解决实际问题 教学重点: 选择排序算法的实现过程 教学难点: 选择排序算法的实际应用 教学过程: 一、引入 我们在实际生活中经常会产生一系列的数字,比如考试的成绩,运动会跑步的成绩,并对这些数据按一定的顺序排列得到我们所需要的数据,那么怎么样来实现这些排序呢?引入今天的课题。 二、新课 1.给出10个数,怎么实现排序呢? 78,86,92,58,78,91,72,68,35,74 学生回答:依次找出其中的最大数,找9次后能完成排序。 ●排第一个数时,用它和其后的所有数逐个进行比较,如果比其它数要大,则 进行交换,否则保持不变。经过一轮比较后,我们得到最大数,并置于第一位置。 相应的程序代码为: For i=2 to 10 if a(1)

a(i)=tmp end if next i 以此类推,我们得到一个通式,用于排第j个数For i=j+1 to 10 if a(j)

特征选择算法综述20160702

特征选择方法综述 控制与决策2012.2 问题的提出 特征选择框架基于搜索策略划分特征选择方法基于评价准则划分特征选择方法结论 一、问题的提出特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程,是模式识别的关键问题之一。对于模式识别系统,一个好的学习样本是训练分类器的关键,样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。因此研究有效的特征选择方法至关重要。 特征选择算法的目的在于选择全体特征的一个较少特征集合,用以对原始数据进行有效表达按照特征关系度量划分,可分为依赖基尼指数、欧氏距离、信息熵。 、特征选择框架 由于子集搜索是一个比较费时的步骤,一些学者基于相关和冗余分析,给出了下面一种特征选择框架,避免了子集搜索,可以高效快速地寻找最优子集。 从特征选择的基本框架看出,特征选择方法中有4 个基本步骤:候选特征子集的生成(搜索策略)、评价准则、停止准则和验证方法。目前对特征选择方法的研究主要集中于搜索策略和评价准则。因而,本文从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行分类。 三、基于搜索策略划分特征选择方法 基本的搜索策略按照特征子集的形成过程,形成的特征选择方法如下:

图3 基于搜索策略划分特征选择方法 其中,全局搜索如分支定界法,存在问题: 1)很难确定优化特征子集的数目; 2)满足单调性的可分性判据难以设计; 3)处理高维多类问题时,算法的时间复杂度较高。 随机搜索法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法等,存在问题: 1)具有较高的不确定性,只有当总循环次数较大时,才可能找到较好的结果。 2)在随机搜索策略中,可能需对一些参数进行设置,参数选择的合适与否对最终结果的好坏起着很大的作用。 启发式搜索如SFS、SBS、SFFS、SFBS等,存在问题: 1)虽然效率高,但是它以牺牲全局最优为代价。 每种搜索策略都有各自的优缺点,在实际应用过程中,根据具体环境和准则函数来寻找一个最佳的平衡点。例如,特征数较少,可采用全局最优搜索策略;若不要求全局最优,但要求计算速度快,可采用启发式策略;若需要高性能的子集,而不介意计算时间,则可采用随机搜索策略。 四、基于评价准则划分特征选择方法

选 择 排 序 算 法 原 理

选择排序原理证明及Java实现 简单介绍 ? 选择排序是较为简单的排序算法之一,它的原理就是每次把剩余元素中最小的那个挑选出来放在这些剩余元素的首位置,举个栗子: 长度为5的一个数组:3,0,-5,1,8 第一次选择后: -5,0,3,1,8 第二次选择后: -5,0,3,1,8 第三次选择后: -5,0,1,3,8 第四次选择后: -5,0,1,3,8 最后一次选择: -5,0,1,3,8 注:标记红色字体的为发生交换的元素,下划线标记的为剩余元素 简单证明 ? 设数组a共有N个元素,对其进行选择排序: ?第一次选择将最小元素放在的位置,即此刻最小 ? 第二次选择将上一步操作后的剩余元素中的最小元素放在?的位置,因此必然小于等于,由于此刻的是从上一步操作后的剩余元素中选出的,必然也大于等于 同理,共经过N次选择后: Java代码实现

public class SelectionSort { public static void sort(Comparable[] a){ --排序操作 int min,i,j; for (i=0;i=a.length-1;i++){ --从头到尾选择length次 for (j=i+1;j=a.length-1;j++){ if (isLess(a[j],a[min])) } --采用打擂原理获取最小值的索引 exchange(a,i,min); public static boolean isLess(Comparable x,Comparable y){ return https://www.360docs.net/doc/be11172034.html,pareTo(y)0; } --判断x是否小于y public static void exchange(Comparable[] a,int i,int j){ --交换数组a中索引i和j所指的元素的值 Comparable t=a[i]; a[i]=a[j]; public static boolean isOrdered(Comparable[] a){ --判断数组是否有序 for (int i=0;i=a.length-2;i++){ if (a[i].compareTo(a[i+1])=0) continue; return false; return true;

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.360docs.net/doc/be11172034.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 1.减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的)。 在许多机器学习的书里,很难找到关于特征选择的内容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用,一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法,它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征 Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了:假设某种特征的特征值只有0和1,并且在所有输入样本中,95%的实例的该特征取值都是1,那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1,那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用,如果是连续型变量,就需要将连续变量离散化之后才能用,而且实际当中,一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在,所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理,先去掉那些取值变化小的特征,然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。 2 单变量特征选择 Univariate feature selection

特征选择综述

特征选择常用算法综述 一.什么是特征选择(Featureselection ) 特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature SubsetSelection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。 需要区分特征选择与特征提取。特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集,也指计算得到某个特征的算法。 特征提取与特征选择都能降低特征集的维度。 评价函数 ( Objective Function ),用于评价一个特征子集的好坏的指标。这里用符号J ( Y )来表示评价函数,其中Y是一个特征集,J( Y )越大表示特征集Y 越好。 评价函数根据其实现原理又分为2类,所谓的Filter和Wrapper 。 Filter(筛选器):通过分析特征子集内部的信息来衡量特征子集的好坏,比如特征间相互依赖的程度等。Filter实质上属于一种无导师学习算法。 Wrapper(封装器):这类评价函数是一个分类器,采用特定特征子集对样本集进行分类,根据分类的结果来衡量该特征子集的好坏。Wrapper实质上是一种有导师学习算法。 二.为什么要进行特征选择? 获取某些特征所需的计算量可能很大,因此倾向于选择较小的特征集特征间的相关性,比如特征A完全依赖于特征B,如果我们已经将特征B选入特征集,那么特征A 是否还有必要选入特征集?我认为是不必的。特征集越大,分类器就越复杂,其后果就是推广能力(generalization capability)下降。选择较小的特征集会降低复杂度,可能会提高系统的推广能力。Less is More ! 三.特征选择算法分类 精确的解决特征子集选择问题是一个指数级的问题。常见特征选择算法可以归为下面3类: 第一类:指数算法 ( Exponential algorithms ) 这类算法对特征空间进行穷举搜索(当然也会采用剪枝等优化),搜索出来的特征集对于样本集是最优的。这类算法的时间复杂度是指数级的。

数据结构经典七种排序方法

算法名称:选择排序 算法定义:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。算法类型:不稳定排序 算法时间复杂度:O(n2)--[n的平方] 最少移动次数:0 最多移动次数:3(n-1) 算法适用场景:这个算法时间复杂度偏高,一般不选择使用。 算法代码: void select_sort(int *x, int n) { int i, j, min, t; for (i=0; i

算法定义:在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。 算法类型:稳定排序 算法时间复杂度:O(n2)--[n的平方] 算法适用场景:这个算法时间复杂度偏高,一般不选择使用。 算法代码: void insert_sort(int *x, int n) { int i, j, t; for (i=1; i =0 && t <*(x+j); j--) /*注意:j=i-1,j--,这里就是下标为i的数,在它前面有序列中找插入位置。*/ { *(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t 比下标为0的数都小,它要放在最前面,j==-1,退出循环*/ } *(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/ } } ======================================================================= ======================================================================= 算法名称:冒泡排序 算法定义:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。

上海交大《模态分析》练习题答案

《模态分析与参数辨识》 我做的,不一定全对。 1. 模态分析的基本目的和定义是什么?P2,P2 2. 什么是粘性阻尼?什么是结构阻尼?如何影响频响函数?P3,P6,P4P6 3. 什么是模态?模态正交性是什么?P35,P37 4. 解释半功率带宽,其意义何在?P12 5. 解释模态截断和剩余模态,对频响函数有何影响?P43 6. 留数与振型有何关系?P41 7. 原点与跨点导纳有何异同?P27 8. 反共振点的物理意义是什么?对频响函数的幅值和相位有何影响?P28 9. 位移、速度、加速度频响函数有何关系,如何影响对振型的估计?P7 10. 说明传递函数和脉冲响应函数的物理意义以及两者之间的关系。P23 11. 模态参数辨识主要识别那些参数?P39 12. 画出模态测试系统的框图。P341 13. 说明窗函数的作用,传感器布置与联接对测试结果的影响。P?这个扯远了,见课件。 14. 脉冲激励与随机激励的特点是什么?P60 15. 为什么说频率响应函数的确定是一个估计问题?有那些估计模型?P128 16. 模态参数可辨识的条件是什么?P116 17. 对一个N 自由度线性定常系统,试推导其在P 点激励,L 点响应的频率响应函数。P40 18. 论述实模态及复模态的性质,特点以及两者之间的区别。P39,P52 19. 论述分量分析法识别模态参数基本过程。P82-86 20. 用框图描述用最小二乘复指数法进行模态参数识别的基本过程。P126 21. 用框图描述用多参考点频域法进行模态参数识别的基本过程。P168 22. 试用框图(不必写出公式)说明特征系统实现算法的主要过程,并说明在该方法中采 用什么办法减少干扰提高辨识精度?P176-181 23. 试推导无阻尼系统()0=+-i i K M φλ特征值灵敏度?λ?i j p 。P253 24. 试用框图(不必写出公式)说明频域法中对比例阻尼系统载荷识别的模态坐标转换法 的主要过程P38 25. 论述模态综合法的基本思想,并说明固定界面模态综合法和改进的自由界面模态综合 法各自的特点,两种方法最后总的自由度数。P314 26. 写出二种计算模态和实验模态之间的相关准则以及频率响应函数的相关准则。P243 27. 二自由度系统(自由-自由)所测得的频率响应如下图所示,求系统的质量和刚度的关 系。

有关特征选择内容

特征选择和集成学习是当前机器学习中的两大研究热点,其研究成果己被广泛地应用于提高单个学习器的泛化能力。 特征选择是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。其目的是根据一些准则选出最小的特征子集,使得任务如分类、回归等达到和特征选择前近似甚至更好的效果。通过特征选择,一些和任务无关或者冗余的特征被删除,简化的数据集常常会得到更精确的模型,也更容易理解。 滤波式(filter)方法的特征评估标准直接由数据集求得,而无需学习算法进行反馈,其优点是运行效率高,因此非常适用于集成学习.假设用于集成的特征选择算法有k种,,抽取产生m 个子训练集,在每个训练集上利用其中一种特征选择算法选出满足条件的属性作为个体svm训练的输入空间,并训练得到m个svm个体,然后对其他的特征选择算法重复执行上述过程,最后将得到的k*m 个子svm的预测结果集成. 特征选择是从一组数量为D 的原始特征中选出数量为d(D>d)的一组最优特征采用遗传退火算法进行特征选择.随机生成长度为 D 的二进制串个体其中1 的个数为d 。连续产生这样的个体M 个M 为种群规模其大小影响着遗传算法的最终结果及其执行效率M。 特征选择的目的是找出分类能力最强的特征组合需要一个定量准则来度量特征组合的分类能力。度量特征选择算法优劣的判据很多各样本之所以能分开是因为它们位于特征空间的不同区域如果类间

距离越大类内各样本间的距离越小则分类效果越好。 各种新搜索算法和评估标准都应用到特征选择算法中。如粗糙集算法,神经网络剪枝法,支持向量机的评估标准,特征集的模糊嫡评价,马尔可夫算法等

入侵检测系统的数据含有大量的冗余与噪音特征,使得系统耗用的计算资源很大,导致系统训练时间长,实时性差,检测效果不好,引入特征选择算法能够去除高维数据中无用和冗余的信息,保留对分类效果起关键作用的信息,在不影响分类效果的同时减少数据量,降低了数据存储复杂度,减轻系统负荷,提高入侵检测系统的检测速度,增强入侵检测系统的健壮性。 入侵检测问题从机器学习的角度看实际上是一个分类问题,分类器的性能不仅与分类器设计算法有关,而且与选择的特征子集有关。一个高度相关的特征子集可有效改进分类器的性能,因而特征选择(属性约简)具有重要的理论意义和应用价值。 集成学习(Ensemble Learning)是通过将一组学习器以某种方式组合在一起可以显著提高学习系统的泛化能力(有监督的分类器集成和半监督的分类器集成)。 神经网络集成可以显著地提高神经网络系统的泛化能力,被视为

分支界定算法及其在特征选择中的应用研究

分支界定算法及其在特征选择中的应用研究作者:王思臣于潞刘水唐金元 来源:《现代电子技术》2008年第10期 摘要:分支界定算法是目前为止惟一既能保证全局最优,又能避免穷尽搜索的算法。他自上而下进行搜索,同时具有回溯功能,可使所有可能的特征组合都被考虑到。对分支界定算法进行研究,并对其做了一些改进;最后对改进前后的算法在特征选择领域进行比较,选择效率有了明显的提高。 关键词:分支界定算法;特征选择;特征集;最小决策树;局部预测 中图分类号:TP31 文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2008)10-142- (Qingdao Branch,Naval Aeronautical Engineering Institute,Qingdao, Abstract:Branch&Bound Algorithm is the only method which can ensure best of all the vectors,and it can avoid endless searching.It searches from top to bottom and has the function that from bottom to top,so it can include all of the feature vectors.The Branch&Bound Algorithm is studied in the paper,and it is improved,the two algorithms are compared by the feature seclection,the Keywords:branch&bound algorithm;feature selection;feature vector;minimum solution 随着科学技术的发展,信息获取技术的不断提高和生存能力的提升,对于目标特征能够获得的数据量越来越大,维数越来越高,一方面可以使信息更充分,但在另一方面数据中的冗余和无关部分也会相应的增多。特征选择[1,2]就是为了筛选出那些对于分类来说最相关的特征,而去掉冗余和无关的特征。 分支界定算法[1,3,4]是一种行之有效的特征选择方法,由于合理地组织搜索过程,使其有可能避免计算某些特征组合,同时又能保证选择的特征子集是全局最优的。但是如果原始特征集的维数与要选择出来的特征子集的维数接近或者高很多,其效率就不够理想。基于此,本文对分支界定算法做了一定的改进,经过实验验证,与改进前相比其效率有明显的提高。 1 分支界定算法的基本原理

生活中的算法之选择排序

生活中的算法____选择排序 排序有个前提,就是将要排序的是同一数据类型,选择排序算法类似于打麻将整理清一色麻将的过程,假如麻将不能移动,只能交换的话,玩家会从头到尾部找一张最小的牌,然后与第一位置的牌交换位置,然后从剩下牌中依次找到最小的放到i张牌中,使之从小到大排好序。 简单选择排序的基本思想: 第1趟,在待排序记录r[1]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[1]交换; 第2趟,在待排序记录r[2]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[2]交换; 以此类推,第i趟在待排序记录r[i]~r[n]中选出最小的记录,将它与r[i]交换, 使有序序列不断增长直到全部排序完毕。 以下为简单选择排序的存储状态,其中大括号内为无序区,大括号外为有序序列: 初始序列:{ 49 27 65 97 76 12 38 } 第1趟:12与49交换:12 { 27 65 97 76 49 38 } 第2趟:27不动:12 27 { 65 97 76 49 38 } 第3趟:65与38交换:12 27 38 { 97 76 49 65 } 第4趟:97与49交换:12 27 38 49 { 76 97 65 } 第5趟:65与76交换:12 27 38 49 65 { 97 76 } 第6趟:97与76交换:12 27 38 49 65 76 97 完成 #include //选择排序 void select_sort(int *arr,int len)

int i,j,index,h; int temp; for(i=0;i

选 择 排 序 算 法 原 理

各种排序算法的原理、Java实现与比较分析(二) 三、交换排序 3.1 冒泡排序 (1)基本思想 在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。 (2)特点 冒泡排序是一种稳定的排序方法 冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法 起泡排序平均时间复杂度为O(n2) (3)Java实现 package com.sort; public class bubble { public static void main(String[] args) { int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8}; System.out.println("排序之前:"); for (int i = 0; i a.length; i++) { System.out.print(a[i]+" "); --冒泡排序

for (int i = 0; i a.length; i++) { for(int j = 0; ja.length-i-1; j++){ --这里-i主要是每遍历一次都把最大的i个数沉到最底下去了,没有必要再替换了 if(a[j]a[j+1]){ int temp = a[j]; a[j] = a[j+1]; a[j+1] = temp; System.out.println(); System.out.println("排序之后:"); for (int i = 0; i a.length; i++) { System.out.print(a[i]+" "); 3.2 快速排序 (1)基本思想 选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描,将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。 (2)特点 快速排序是不稳定的排序。 快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。当n较大时使用快排比较好,当序列基本有序时用快排反而不好。

C语言冒泡、插入法、选择排序算法分析

C语言中三种常见排序算法分析 一、冒泡法(起泡法) 算法要求:用起泡法对10个整数按升序排序。 算法分析:如果有n个数,则要进行n-1趟比较。在第1趟比较中要进行n-1次相邻元素的两两比较,在第j趟比较中要进行n-j次两两比较。比较的顺序从前往后,经过一趟比较后,将最值沉底(换到最后一个元素位置),最大值沉底为升序,最小值沉底为降序。 算法源代码: # include main() { int a[10],i,j,t; printf("Please input 10 numbers: "); /*输入源数据*/ for(i=0;i<10;i++) scanf("%d",&a[i]); /*排序*/ for(j=0;j<9;j++) /*外循环控制排序趟数,n个数排n-1趟*/ for(i=0;i<9-j;i++) /*内循环每趟比较的次数,第j趟比较n-j次*/ if(a[i]>a[i+1]) /*相邻元素比较,逆序则交换*/ { t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t; } /*输出排序结果*/ printf("The sorted numbers: "); for(i=0;i<10;i++) printf("%d ",a[i]); printf("\n"); } 算法特点:相邻元素两两比较,每趟将最值沉底即可确定一个数在结果的位置,确定元素位置的顺序是从后往前,其余元素可能作相对位置的调整。可以进行升序或降序排序。 算法分析:定义n-1次循环,每个数字比较n-j次,比较前一个数和后一个数的大小。然后交换顺序。二、选择法 算法要求:用选择法对10个整数按降序排序。 算法分析:每趟选出一个最值和无序序列的第一个数交换,n个数共选n-1趟。第i趟假设i为最值下标,然后将最值和i+1至最后一个数比较,找出最值的下标,若最值下标不为初设值,则将最值元素和下标为i的元素交换。 算法源代码: # include main() { int a[10],i,j,k,t,n=10; printf("Please input 10 numbers:"); for(i=0;i<10;i++) scanf("%d",&a[i]);

特征选择算法综述20160702

特征选择方法综述 控制与决策 2012.2 ●问题的提出 ●特征选择框架 ●基于搜索策略划分特征选择方法 ●基于评价准则划分特征选择方法 ●结论 一、问题的提出 特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程,是模式识别的关键问题之一。对于模式识别系统,一个好的学习样本是训练分类器的关键,样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。因此研究有效的特征选择方法至关重要。 特征选择算法的目的在于选择全体特征的一个较少特征集合,用以对原始数据进行有效表达按照特征关系度量划分,可分为依赖基尼指数、欧氏距离、信息熵。 二、特征选择框架 由于子集搜索是一个比较费时的步骤,一些学者基于相关和冗余分析,给出了下面一种特征选择框架,避免了子集搜索,可以高效快速地寻找最优子集。 从特征选择的基本框架看出,特征选择方法中有4个基本步骤:候选特征子集的生成(搜索策略)、评价准则、停止准则和验证方法。目前对特征选择方法的研究主要集中于搜索策略和评价准则。因而,本文从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行分类。

三、基于搜索策略划分特征选择方法 基本的搜索策略按照特征子集的形成过程,形成的特征选择方法如下: 图3基于搜索策略划分特征选择方法 其中,全局搜索如分支定界法,存在问题: 1)很难确定优化特征子集的数目; 2)满足单调性的可分性判据难以设计; 3)处理高维多类问题时,算法的时间复杂度较高。 随机搜索法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法等,存在问题: 1)具有较高的不确定性,只有当总循环次数较大时,才可能找到较好的结果。 2)在随机搜索策略中,可能需对一些参数进行设置,参数选择的合适与否对最终结果的好坏起着很大的作用。 启发式搜索如SFS、SBS、SFFS、SFBS等,存在问题: 1)虽然效率高,但是它以牺牲全局最优为代价。 每种搜索策略都有各自的优缺点,在实际应用过程中,根据具体环境和准则函数来寻找一个最佳的平衡点。例如,特征数较少,可采用全局最优搜索策略;若不要求全局最优,但要求计算速度快,可采用启发式策略;若需要高性能的子集,而不介意计算时间,则可采用随机搜索策略。 四、基于评价准则划分特征选择方法

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