基于X_2统计的改进文本特征选择方法_闫健卓
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。
(完整版)问卷调查的常用统计分析方法
问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，
以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、
常见的特征选择或特征降维方法
URL:https://www.360docs.net/doc/d46032267.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)
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
文本分类入门(十一)特征选择方法之信息增益
前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高，该特征越应该被保留。 在信息增益中，重要性的衡量标准就是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。 才因此先回忆一下信息论中有关信息量（就是“熵”）的定义。说有这么一个变量X，它可能的取值有n 多种，分别是x1，x2，……，x n，每一种取到的概率分别是P1，P2，……，P n，那么X的熵就定义为： 意思就是一个变量可能的变化越多（反而跟变量具体的取值没有任何关系，只和值的种类多少以及发生概率有关），它携带的信息量就越大（因此我一直觉得我们的政策法规信息量非常大，因为它变化很多，基本朝令夕改，笑）。 对分类系统来说，类别C是变量，它可能的取值是C1，C2，……，C n，而每一个类别出现的概率是P (C1)，P(C2)，……，P(C n)，因此n就是类别的总数。此时分类系统的熵就可以表示为： 有同学说不好理解呀，这样想就好了，文本分类系统的作用就是输出一个表示文本属于哪个类别的值，而这个值可能是C1，C2，……，C n，因此这个值所携带的信息量就是上式中的这么多。 信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含所有特征时系统的信息量。 问题是当系统不包含t时，信息量如何计算？我们换个角度想问题，把系统要做的事情想象成这样：说教室里有很多座位，学生们每次上课进来的时候可以随便坐，因而变化是很大的（无数种可能的座次情
统计分析的八种方法
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
统计分析的四种方法
统计分析的四种方法文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
统计分析的四种方法 一、指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识； 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数
列。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。 四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
常见的特征选择或特征降维方法
URL:https://www.360docs.net/doc/d46032267.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
统计方法的选择
统计方法的选择 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作 完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统 计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法 （如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作 Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适 的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；
(2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
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
质量管理常用的七种统计方法1
质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的
统计研究的程序与数据搜集方法
二、数据搜集方法 A、为什么要搜集数据：数据是统计分析的基础 B、什么是数据搜集：根据统计研究的目的和要求，有组织、有计划地向调查对象搜集原始 资料和次级资料。
C 、 数据来源 （一）原始数据的搜集方法 1、全面调查 （1）定期统计报表制度：严格的报告制度 指按照国家统一规定的各项要求，自下而上地定期向国家和主管部门报送基本统计资料的一种报告制度 优点：能保证统计资料的全面性和连续性 能保证统计资料的统一性和及时性 能满足各级部门对统计资料的需要 缺点：统计报表过多会增加基层负担 有可能由于虚报瞒报而影响统计资料质量 （2）普查：指国家为详尽了解某项重要的国情国力而专门组织的一次性全面调查 由于需要大量的人力、物力和财力，不宜经常进行 最近的一次普查：2004年第一次全国经济普查 我国人口普查：1953年 1964年 1982年 1990年 2000年 2010年 2、 随机抽样调查：根据随机原则推算总体特征，又称概率抽样 抽样调查是一种非全面调查，抽样推断的理论基础是概率论。 特点： （1）按随机原则选样，即样本单位的抽取不受主观因素及其他系统性因素的影响，每个总体单位都有均等的被抽中机会 间接来源
（2）能够保证样本对总体的代表性，即样本单位和总体具有相同的概率分布 （3）调查目的是从数量上推算总体数量特征和数量表现，它可以到全面调查的作用 （4）抽样误差可以事先计算并控制 优点： （1）能用较少的人力、物力和时间达到全面调查的目的 （2）调查资料的准确性较高、受人为干扰的可能性较小 方式： （1）简单随机抽样，每个个体被抽中的机会相等；选择一个受试对象对其他元素没有影响；使用随机数表，抽签等方式。 可以应用Excel中的随机函数rand()根据样本框安排随机样本 *样本框：抽样过程中抽取样本的所有抽样单位的名单。如，从全体学生中，直接抽取200名学生作为样本，那么，全体学生的名单（花名册）就是这次抽样的样本框。 例：在编号为1-100的学生中随机抽取 随机编号=int(rand()*100))+1 学会查看Excel的帮助文件 （2）等距抽样，又称机械抽样或系统抽样，常用于电话调查。 例如：从一个学生人数为200人的总体中抽取容量为20的样本，将学生的学号排序，假定随机选取学号起点4，然后从总体中选取样点的学号为第4，第14，第24，… （3）类型抽样，又称分层抽样，把总体某种分类标准分为若干群组，这些群组满足互斥性、完备性、和相似性要求，然后在组中按照同样的比例随机选取样本。 特点：代表性高，抽样误差低。 例如：调查对象按收入分为高、中、低三个层次，然后从每个阶层中或随机抽取 （4）整群抽样，又称聚类抽样。先对总体分类，然后用简单随机抽样选类，最后对选中的类作普查或简单随机抽样调查。较为有效。 例如：按照家庭、宿舍楼或街区来抽取调查对象，对抽到的家庭、宿舍楼或街区再作全面或随机调查。 3、非概率抽样：不按照概率均等的原则，而是根据人们的主观经验或其它条件来抽取样本。缺点： （1）由于调查者的主观决策影响抽样的整个过程，因而不能保证样本是否重现了总体的分布结构，样本的代表性往往较小，用这样的样本推论总体是极不可靠的。
常用统计分析方法
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从 中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2) (5)画排列图
第2课时 选择合适的统计图(数学教案教学设计)
第2课时选择合适的统计图
分析，生成新知。（17分钟） 例题中的三组数据 分别是从哪个角度进行 统计的？各有什么特 点？ 引导学生根据统计 表名称及统计内容进行 分析。 2.引导选择。 例题中的三组数据 分别选用哪种统计图表 示更合适？ 3.引导总结。 如何正确选择合适 的统计图表示数据？ 4.引导尝试运用。 完成教材第99页“做 一做”。 数据1：统计了数量的多少，关注 总量的变化。 数据2：统计了部分量占总量的百 分比，关注各部分量占总量的百分比。 2.小组合作选择合适的统计图，说 清选择的根据。 3.全班交流、总结。 明确要根据统计数据的特点和统计 需要选择统计图。 4.独立完成教材第99页“做一做”， 并汇报。 （1） “一班有学生35人，男生占2/5， 女生占3/5”，用（C）统计图来表示男、 女生占学生总数百分比最为合适。 A.条形 B.折线 C.扇形 （2）表示某地气温及其变化，用（B） 统计图表示更合适。 A.条形 B.折线 C.扇形 （3）选择哪种统计图表示下面数据 最合适？ ①表示参加各种小组的生人数情 况，选（A）。 ②表示各大洲陆地面积占地球陆地 总面积的百分数选（C） ③表示我国几座名山主峰的海拔， 选（A） ④表示学校各年级的人数，选（A） ⑤表示某超市各种商品的销售额， 选（B） ⑥表示一昼夜气温的变化情况，选 （B）。 A.条形统计图 B.折线统计图 C.扇形统 计图 三、拓展提高。（15分钟） 1.引导学生完成教 材第102页第6题。 （1）引导学生完成 第（1）问中的计算。 （2）引导学生交流 感想并完成统计图。 2.引导学生完成教 材第103页第7题。 1.独立解决问题。 （1）2006年末，移动电话用户比 固定电话用户多（46106－36779）÷ 36779≈25.4%…… （2）交流感想，完成统计图。 2.合作解决问题。 （1）1.46÷27.1%≈5.39（亿人） （2）1.46亿＝14600万 3.下面是两个水果店1~4月的销售 情况（单位：kg），为比较两个水果店销 售量的稳定性，你认为选择（折线）统 计图较合适。 略
SPSS数据分析的统计方法选择
数据分析的统计方法选择小结 目录 数据分析的统计方法选择小结 (1) 目录 (1) ●资料1 (2) 完全随机分组设计的资料 (2) 配对设计或随机区组设计 (3) 变量之间的关联性分析 (4) ●资料2 (5) 1.连续性资料 (5) 1.1两组独立样本比较 (5) 1.2两组配对样本的比较 (5) 1.3多组完全随机样本比较 (6) 1.4多组随机区组样本比较 (6) 2．分类资料 (6) 2.1四格表资料 (6) 2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7) 2.3 R×C表资料的统计分析 (7) 2.4 配对分类资料的统计分析 (7) ●资料3 (8) 一、两个变量之间的关联性分析 (8) 二、回归分析 (9) ●资料4 (9) 一．统计方法抉择的条件 (9) 1．分析目的 (10) 2．资料类型 (10) 3．设计方法 (11) 4．分布特征及数理统计条件 (12) 二．数据资料的描述 (12) 1．数值变量资料的描述 (13) 2．分类变量资料的描述 (13) 三．数据资料的比较 (14) 1．假设检验的基本步骤 (14) 2．假设检验结论的两类错误 (14) 3．假设检验的注意事项 (15) 4．常用假设检验方法 (16) 四．变量间的相关分析 (17) 1．数值变量（计量资料）的关系分析 (17) 2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18) 3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)
●资料1 完全随机分组设计的资料 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如 果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。 如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson χ2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson χ2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正χ2或用 Fisher’s 确切概率法检验 3)n≤40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的 CMH χ2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势χ2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson χ2 (2)n≤40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确
信息熵特征选择方案样本
基于互信息的特征选择 1. 模型 定义D1 病集S 由有关心脏病病种i X ( i =1, 2, …, n) 组成, 令患者的疾病信息熵1-2为: )(1log )()(1i n i i X P X P X H ∑=-= (1) 显然疾病信息熵具有Shannon 信息熵的性质, 反映了临床中具体病人的客观信息及实际医疗干预过程中所表现的信息在总体特征上的平均不确定性. 定义D2: 一个诊断病例库能够表示为关于病例特征的矩阵形式 n m ij x Casebase ?=][ (2) 其中, ij x —病例库中第j 个病例的第i 个属性值; m —病例特征数量; n —病例库规模; 定义D3: 一个信息系统( IS) 能够表示为 ,,,r r f R I U R V f ∈=<> (3) 其中, U 是对象的非空有限集合, R 是属性的非空有限集合, r r R V V ∈= 是属性值 的集合, V r 表示了属性任意r R ∈时的属性值范围, :r f U R V ?→ 是一个信息函数, 它指定U 中每一个对象 x 的属性值. 1 马笑潇, 黄席樾, 等. 基于信息熵的诊断过程认知信息流分析[J]. 重庆大学学报: 自然科学版, ,25(5):25-28. 2 王园, 吉国力, 魏磊. 信息熵在临床定量诊断分析中的研究及应用[J]. 厦门大学学报: 自然科学版, ,43(B08):353-356.
当R 中的属性集可进一步分解为条件属性集合C 和决策属性集合D, 且满足 ,R C D C D =? ?=?时, 信息系统(IS)称为决策系统(DS)3. a i 为某一条件属性, 则决策属性D 对某一条件属性a i 的依赖程度能够利用下式计算4-5: ( 4) 式中, R C 、 R D 分别表示条件属性集合C 和策属性集合D 在论域上的等价关 系.()D C R H R 表示R D 相对于R C 的条件熵.(,)i I a D 的值越大, 则条件属性a i 对决策属性D 的重要性越大.如果(,)0i I a D =, 则说明a i 对于D 不起作用, 能够删除.在基于属性信息增益的约简方法中, 计算案例库属性集的每个属性的信息增益, 并约定属性的信息增益大于某个阈值时就将该属性归入最优属性子集, 否则弃用属性. 1.3 基于互信息的特征选择6: 三种经典的基于互信息的特征选择算法, 分别为信息增益、 互信息和交叉熵, 以及于互信息最大化的特征选择算法7。 3 张文宇. 数据挖掘与粗糙集方法[M]. 西安电子科技大学出版社, : 49. 4 屈利, 苑津莎, 李丽. 基于事例推理的电力系统短期负荷预测[J]. 电力科学与工程, ,24(2):59-63. 5 程其云, 孙才新, 周湶, 等. 粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法[J]. 电网技术, ,28 (17): 72-75. 6 Li Y F, Xie M, Goh T N. A study of mutual information based feature selection for case based reasoning in software cost estimation [J]. Expert Systems with Applications, , 36(3, Part 2): 5921-5931. 7唐亮,段建国,许洪波,梁玲.基于互信息最大化的特征选择算法及应用[J]. 计算机工程与应用, ,44(13):130-133
新颖的判别性特征选择方法
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d46032267.html, 新颖的判别性特征选择方法 作者：吴锦华等 来源：《计算机应用》2015年第10期 摘要：作为数据预处理的一种常用的手段，特征选择不仅能够提高分类器的分类性能，而且能增加对分类结果的解释性。针对基于稀疏学习的特征选择方法有时会忽略一些有用的判别信息而影响分类性能的问题，提出了一种新的判别性特征选择方法——DLASSO，用于选择出更具有判别力的特征。首先DLASSO模型包含一个L1范式正则化项，用于产生一个稀疏解；其次，为了诱导出更具有判别力的特征，模型中增加了一个新的判别性正则化项，用于保留同类样本以及不同类样本之间几何分布信息，用于诱导出更具有判别力的特征。在一系列Benchmark数据集上的实验结果表明，与已有方法相比较，DLASSO不仅能进一步提高分类器的分类精度，而且对参数也较为鲁棒。 关键词：特征选择；稀疏解； L1范式；判别正则化项；分类 中图分类号： TP181 文献标志码：A Abstract： As a kind of common method for data preprocessing， feature selection can not only improve the classification performance， but also increase the interpretability of the classification results. In sparselearningbased feature selection methods， some useful discriminative information is ignored， and it may affect the final classification performance. To address this problem， a new discriminative feature selection method called Discriminative Least Absolute Shrinkage and Selection Operator （DLASSO） was proposed to choose the most discriminative features. In detail， firstly，the proposed DLASSO method contained a L1norm regularization item， which was used to produce sparse solution. Secondly， in order to induce the most discriminative features， a new discriminative regularization term was introduced to embed the geometric distribution information of samples with the same class label and samples with different class labels. Finally， the comparison experimental results obtained from a series of Benchmark datasets show that， the proposed DLASSO method can not only improve the classification accuracy， but also be robust against parameters. Key words： feature selection； sparse solution； L1norm； discriminative regularization item； classification 0引言 在机器学习和模式识别领域，传统学习算法经常遇到“维数灾难””问题[1]。在此情形下，降低数据维度的方法不仅能够提高计算效率和改善分类的性能，而且能够增加对分类结果的解