数据挖掘中的特征选择
数据挖掘中的特征选择技巧(五)
数据挖掘中的特征选择技巧在数据挖掘领域，特征选择是一个非常重要的环节。
特征选择是指从数据集中选择最具代表性的特征，以便用于建模和预测分析。
在实际应用中，通常会遇到大量的特征数据，而并非所有的特征都对建模和预测有帮助。
因此，如何有效地进行特征选择，成为了数据挖掘领域的一个重要课题。
本文将介绍数据挖掘中的特征选择技巧，以及其在实际应用中的意义。
1. 特征选择的意义特征选择在数据挖掘中具有重要意义。
首先，特征选择可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
当特征选择得当时，可以有效地减少模型的复杂度，降低过拟合的风险，从而提高模型的预测能力。
其次，特征选择可以降低建模的成本和时间。
在实际应用中，数据集往往包含大量的特征，而特征选择可以帮助我们筛选出最重要的特征，从而降低数据处理和建模的成本和时间。
最后，特征选择可以帮助我们更好地理解数据。
通过特征选择，我们可以发现数据中隐藏的规律和关联，从而更好地理解数据背后的含义。
2. 特征选择的方法在数据挖掘中，有许多方法可以用来进行特征选择。
其中，常用的方法包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择方法。
过滤式特征选择方法是指在建模之前，利用特征之间的关联关系进行筛选，常用的技巧包括方差分析、相关系数分析等。
包裹式特征选择方法是指在建模过程中，通过不断地尝试不同的特征组合，从而选择最优的特征子集。
嵌入式特征选择方法是指在建模过程中，将特征选择融入到模型训练中，通常是通过正则化技术来实现。
除了上述的基本方法外，还有一些其他的特征选择技巧。
例如，基于信息熵的特征选择方法可以通过计算特征对于目标变量的信息增益来进行特征选择。
此外，基于树模型的特征选择方法可以通过计算特征的重要性分数来进行特征选择。
这些方法各有特点，可以根据具体的应用场景来选择合适的方法。
3. 特征选择的实际应用在实际应用中，特征选择技巧被广泛应用于各种领域。
例如，在医疗领域，可以利用特征选择技巧来筛选出对疾病诊断和预测有帮助的生物标志物。
数据挖掘中的特征选择方法和注意事项
数据挖掘中的特征选择方法和注意事项特征选择是数据挖掘中的一个重要环节，它能够从原始数据中选择出较为有价值的特征，以提高数据挖掘模型的准确性和效率。
在进行数据特征选择时，需要遵循一些方法和注意事项，以确保选择到最佳的特征组合。
首先，特征选择的方法有很多种，下面将介绍几种常用的特征选择方法。
1. 过滤式特征选择：过滤式特征选择是最常用的一种方法。
它通过计算特征与目标变量之间的关联程度，来判定特征的重要性。
常用的指标包括相关系数、互信息量、卡方检验等。
该方法的优点是计算简单，速度快。
但缺点是无法考虑特征与特征之间的相关性。
2. 包裹式特征选择：包裹式特征选择则是将特征选择看作一个搜索优化问题。
它将特征选择过程嵌入到建模算法中，通过训练模型来评估特征的重要性。
常用的方法包括递归特征消除（RFE）、遗传算法等。
该方法的优点是能够考虑特征与特征之间的相关性，但缺点是计算复杂度高，耗时较长。
3. 嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择与模型的训练过程融为一体。
在建模过程中，模型会自动选择出重要的特征。
常用的方法包括L1正则化（如Lasso回归）、决策树等。
该方法的优点是计算简单，能够兼顾特征与特征之间的相关性。
其次，特征选择时需要注意一些事项，以确保选择到合适的特征组合。
1. 特征与目标变量的关联性：选择特征时，应首先考虑特征与目标变量之间的关联程度。
只有与目标变量相关性较高的特征才具备较好的预测能力。
2. 特征与特征之间的相关性：特征之间的相关性也需要考虑。
如果多个特征之间存在较高的相关性，那么只选择其中一个特征即可。
这样可以避免特征冗余，提高模型的稳定性。
3. 特征的可解释性和可操作性：特征的可解释性和可操作性也需要被考虑。
选择具有明确解释和实际可操作性的特征，有助于深入理解数据的本质和应用选择的结果。
4. 评估特征选择效果：特征选择并非一劳永逸的过程，需要不断评估其效果。
可以通过交叉验证、模型性能指标等方法来评估选择特征后模型的表现，以便进一步优化特征选择过程。
数据挖掘中的特征选择分析
数据挖掘中的特征选择分析特征选择是数据挖掘中十分重要的一步，其目的是从原始数据中选择出最能够反映问题本质的特征，减少特征维度，提高模型的准确性和效率。
本文将介绍特征选择的意义、常用的特征选择方法以及常见的特征选择算法。
一、特征选择的意义特征选择在数据挖掘中具有重要的意义，主要有以下几个方面：1.提高模型的准确性：通过选择最能够反映问题本质的特征，可以减少噪声和冗余信息的影响，提高模型的准确性。
2.提高模型的效率：特征选择可以减少特征维度，降低模型的复杂度，提高模型的训练和预测效率。
3.简化模型的解释和理解：选择最重要的特征可以简化模型的解释和理解过程，便于对模型的结果进行分析和解释。
二、特征选择方法特征选择方法可以分为三类：过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
1.过滤式方法：过滤式方法独立于具体的学习算法，通过特征间的关联性或相关性进行筛选。
常用的过滤式方法有相关系数、卡方检验和信息增益等。
2.包裹式方法：包裹式方法将特征选择作为一个子问题，直接在学习算法的过程中进行优化。
常用的包裹式方法有模型评估和交叉验证等。
3.嵌入式方法：嵌入式方法将特征选择融入到学习算法中，在学习过程中自动选择特征。
常用的嵌入式方法有L1正则化和决策树剪枝等。
三、特征选择算法1.相关系数：相关系数衡量两个变量之间的关联性，可用于过滤式方法。
相关系数的绝对值越大，表示两个变量之间的关联性越强。
2.卡方检验：卡方检验用于衡量特征与目标变量之间的相关性，可用于过滤式方法。
卡方值越大，表示特征与目标变量之间的相关性越强。
3.信息增益：信息增益用于衡量特征对于目标变量的贡献，可用于过滤式方法。
信息增益越大，表示特征对于目标变量的贡献越大。
4.L1正则化：L1正则化是一种嵌入式方法，在模型训练过程中自动选择特征。
L1正则化通过增加L1范数作为正则化项，使得部分特征的权重变为0，实现特征选择的效果。
5.决策树剪枝：决策树剪枝是一种嵌入式方法，通过裁剪决策树的叶子节点来选择特征。
特征选择的常用方法
特征选择的常用方法特征选择是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要步骤，其目的是从各种特征中选择出对目标变量有最大预测能力的特征子集。
特征选择的主要作用是降低维度、减少计算复杂度、提高模型的解释性和泛化能力。
本文将介绍一些常用的特征选择方法。
一、过滤式方法过滤式方法是特征选择中最简单和最常用的方法之一。
它独立于任何具体的学习算法，通过计算各个特征与目标变量之间的关联度来选择特征。
常用的过滤式方法包括皮尔逊相关系数、互信息和卡方检验等。
1. 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围为[-1,1]。
当相关系数接近于1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近于-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性相关关系。
在特征选择中，可以计算每个特征与目标变量之间的相关系数，选取相关系数较大的特征作为最终的特征子集。
2. 互信息互信息是衡量两个随机变量之间信息传递量的统计量，可以用来度量特征与目标变量之间的相关性。
互信息的取值范围为[0,+∞]，互信息越大表示两个变量之间的相关性越强。
在特征选择中，可以计算每个特征与目标变量之间的互信息，选取互信息较大的特征作为最终的特征子集。
3. 卡方检验卡方检验是一种统计方法，可以用来检验两个变量之间是否存在显著的关联性。
在特征选择中，可以将特征和目标变量之间的关系建模成一个列联表，然后计算卡方值。
卡方值越大表示特征和目标变量之间的关联性越强，选取卡方值较大的特征作为最终的特征子集。
二、包裹式方法包裹式方法是一种更加复杂和计算量较大的特征选择方法，它直接使用具体的学习算法来评估特征的贡献。
包裹式方法通过搜索特征子集的所有可能组合，并使用具体的学习算法对每个特征子集进行评估和比较。
常用的包裹式方法包括递归特征消除、遗传算法和模拟退火算法等。
1. 递归特征消除递归特征消除是一种基于模型的特征选择方法。
它通过反复训练模型，并在每次训练后消除对模型贡献较小的特征，直到达到指定的特征数目。
数据挖掘中的特征选择方法
数据挖掘中的特征选择方法数据挖掘是一种从大量数据中获取有价值信息的技术，而特征选择则是数据挖掘过程中的重要步骤之一。
特征选择的目的是从原始数据中筛选出最具代表性和重要性的特征，以提高数据挖掘的准确性和效率。
本文将介绍常用的数据挖掘中的特征选择方法。
一、过滤式特征选择过滤式特征选择方法是首先对特征进行评估，然后根据评估结果进行特征选择。
常用的评估方法有信息增益、相关系数和方差分析等。
信息增益是用来衡量特征与目标变量之间关联程度的指标，相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的指标，方差分析则用来比较不同组之间方差的差异。
通过对特征进行评估和排序，可以选择出最优的特征子集。
二、包裹式特征选择包裹式特征选择方法是将特征选择过程看作是一个特征子集搜索的过程。
通过构建一个评估函数，不断搜索不同的特征子集，并根据评估函数的结果来选择最优的特征子集。
包裹式特征选择方法一般在计算量较大的情况下使用，因为它需要对每个特征子集进行评估和比较，计算复杂度较高。
三、嵌入式特征选择嵌入式特征选择方法是将特征选择与模型训练过程结合起来，通过在模型训练过程中选择最优的特征子集。
常见的嵌入式特征选择方法有决策树、支持向量机和逻辑回归等。
这些方法在模型训练过程中可以自动选择最优的特征子集，避免了特征选择和模型训练两个独立的步骤。
四、特征选择的评价指标在进行特征选择时，需要选择合适的评价指标来度量特征的重要性。
常用的评价指标有准确率、召回率、F1值和AUC等。
准确率是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确识别正例样本的能力，F1值综合了准确率和召回率的指标，AUC是指受试者工作特征曲线下的面积，用于评估分类器的性能。
五、特征选择的应用特征选择在数据挖掘领域有着广泛的应用。
在文本分类中，通过选择关键词作为特征子集，可以进行有效的文本分类。
在图像识别中，通过选择具有代表性的图像特征，可以提高图像识别的准确性。
在生物信息学领域，通过选择关键的基因特征，可以提高基因表达数据的分析效果。
数据挖掘中的特征选择和聚类分析
数据挖掘中的特征选择和聚类分析数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行深入分析和处理的方法。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现规律、模式和趋势等信息。
其中，特征选择和聚类分析是数据挖掘中的两个重要步骤。
本文将深入探讨这两个步骤的相关概念、方法和应用。
一、特征选择特征选择是数据挖掘中的一项重要技术。
其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和有效性的特征子集，以提高数据挖掘的准确性和效率。
特征选择可以帮助我们减少数据的维度，减少数据处理的时间和成本，还可以帮助我们发现数据中的规律和模式。
下面将介绍特征选择的方法和应用。
1.方法（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择是在特征提取之前对所有特征进行筛选，选出与分类或回归任务相关性最高的特征。
常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。
（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归模型中，通过评估分类或回归结果的精度来选择最佳特征子集。
常用的方法有遗传算法、模拟退火算法、梯度下降法等。
（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归算法中，通过自动学习特征的权重和重要性来选择最佳特征子集。
常用的方法有决策树、支持向量机、神经网络等。
2.应用特征选择可以在许多领域中得到广泛应用，例如医学诊断、金融风险管理、文本分类等。
在医学诊断中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的生物标志物，以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
在金融风险管理中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的财务指标，以预测市场波动和风险。
在文本分类中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的单词或短语，以自动判断文本的主题和情感。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的一项常用技术。
其目的是将相似的数据点划分到同一类别中，以发现数据的内在结构和特征。
聚类分析可以帮助我们识别数据中的模式、群组和异常值等信息，还可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
数据挖掘中的特征选择和模型评估技巧
数据挖掘中的特征选择和模型评估技巧特征选择和模型评估是数据挖掘中不可忽视的重要环节。
特征选择是指从原始数据集中选择与目标变量相关的一些特征，以提高模型的预测性能和解释能力。
而模型评估则是通过一系列评估指标对所建立的模型进行性能评估和比较，从而选择最佳的模型。
在数据挖掘的过程中，数据特征往往众多，但并不是所有的特征都对模型的预测能力有积极影响。
特征选择的目的就是找出对目标变量预测有帮助的特征，剔除无用的特征，从而提高模型的性能和效果。
一种常用的特征选择方法是过滤法，它通过对特征进行统计分析或相关度计算将重要的特征筛选出来。
常用的统计分析方法包括方差分析（ANOVA），卡方检验等。
相关度计算则是通过计算特征与目标变量之间的关联性来选择特征。
常用的相关度计算方法有皮尔逊相关系数、互信息等。
通过这些统计方法可以得到特征的重要性排序，进而选择排名靠前的特征。
另一种常用的特征选择方法是包裹法，它是通过将特征子集作为输入，不断构建模型并评估得分来进行特征选择。
常见的包裹法有递归特征消除（RFE）和遗传算法等。
这些方法不需要先验知识，可以针对不同的模型进行特征选择。
此外，嵌入法也是一种常用的特征选择方法。
嵌入法将特征选择作为模型训练的一部分，通过模型的评估指标来确定特征的重要性。
经典的嵌入法有L1正则化、决策树等。
这些方法可以在模型训练的过程中同时进行特征选择和模型训练，具有较好的效果和稳定性。
特征选择完成后，接下来就是模型评估的环节。
模型评估是评估所建立模型的性能和预测能力，从而选择最佳的模型。
模型评估通常使用一系列评估指标来量化模型的性能，如准确率、召回率、精确率、F1值等。
这些指标可以衡量模型在不同方面的预测能力，根据具体需求选择适合的指标来评估模型。
通常情况下，模型评估会采用交叉验证方法来避免模型对训练集的过拟合。
常见的交叉验证方法有K折交叉验证和留一交叉验证。
交叉验证将数据集划分为训练集和验证集，通过不同的划分方式来评估模型的性能。
高维数据挖掘中的特征选择与降维算法综述
高维数据挖掘中的特征选择与降维算法综述随着互联网和大数据技术的快速发展，我们面临着大规模高维数据的挖掘问题。
在这种情况下，特征选择与降维算法成为了解析和利用这些数据的关键步骤。
本文将综述高维数据挖掘中的特征选择与降维算法，分析其原理、优缺点以及适用场景，并对未来的研究方向进行展望。
一、特征选择算法特征选择是从原始数据中选择最相关或最有用的特征子集的过程，以降低数据维度和提高模型性能。
常见的特征选择算法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
1. 过滤式方法过滤式方法独立于后续的学习器，通过计算每个特征与目标变量之间的相关度来进行特征选择。
常用的过滤式方法有相关系数法、信息增益法和卡方检验法等。
优点是计算简单，不受学习器的影响；缺点是无法考虑特征之间的相互关系。
2. 包裹式方法包裹式方法通过将特征选择视为一个搜索问题，从所有特征子集中选出最佳子集，以优化某个评估准则来选择最佳特征。
常用的包裹式方法有递归特征消除法、遗传算法和蚁群优化算法等。
优点是能够考虑特征之间的相互关系；缺点是计算复杂度高和搜索空间大。
3. 嵌入式方法嵌入式方法将特征选择融入到学习器的训练过程中，通过学习算法选择最佳特征子集。
常用的嵌入式方法有LASSO回归、决策树和支持向量机等。
优点是能够同时进行特征选择和建模；缺点是可能在不同学习器中表现不佳。
二、降维算法降维是减少特征数量的过程，通过将高维数据映射到低维空间来实现。
常见的降维算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和流形学习等。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种最常用的降维方法，通过线性变换将原始数据映射到新的正交坐标系，使得新的坐标系上数据的方差最大化。
优点是简单易懂、计算高效；缺点是无法保留原始特征的类别判别能力。
2. 线性判别分析（LDA）LDA是一种有监督的降维方法，它通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，将原始数据映射到低维空间。
LDA在模式识别和人脸识别等任务中应用广泛。
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封装模型
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混合模型
• 过滤模型与封装模型的根本区别在于对学习算法 的使用方式。
• 混合模型：由于过滤模型与封装模型之间的互补 性，混合模型把这两种模型进行组合，也就是先 用过滤模式进行初选，再用封装模型来获得最佳 的特征子集。
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过滤模型
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过滤模型
• 基于过滤模型的算法主要有两类：特征权重和子 集搜索。
• 这两类算法的不同之处在于是对单个特征进行评 价还是对整个特征子集进行评价。
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过滤模型
• 特征权重算法对每个特征指定一个权值，并按照 它与目标概念的相关度对其进行排序，如果一个 特征的相关度权值大于某个阈值，则认为该特征 优秀，并且选择该特征。该算法缺点在于：他们 可以捕获特征与目标概念间的相关性，却不能发 现特征间的冗余性。而经验证明除了无关特征对 学习任务的影响，冗余特征同样影响学习算法的 速度和准确性，也应尽可能消除冗余特征。 Relief算法是一个比较著名的特征权重类方法。
数我据挖们掘毕中业的特啦征选择
其实是答辩的标题地方
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为什么需要数据挖掘
• 数据爆炸问题
• 自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量的 数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他信息 库中以待分析。
• 我们拥有丰富的数据，但却缺乏有用的信息 • 数据爆炸但知识贫乏
数据挖掘的作用
数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知 识（规则，规律，模式，约束）
• 序列算法：前向顺序选择 后向顺序选择 增L去R算法 双向搜索算法 序列浮动选择算法
• 随机算法：随机产生序列选择算法 模拟退火算法 遗传算法
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穷举搜索（ES）
• 穷举所有满足条件的特征子集，从中选取最优。如果有N
个特征，不限定选取特征的个数，则有 2N 个候选特
征子集。 • 从D个特征中选择d个，可能组合q
基于核函数的主成分分析(KPCA)，基于核函 数独立成分(KICA)，基于核函数的判别分析 (KLDA) 。 • 基于特征值(流形)的非线性降维方法有：
ISOMAP(Isometric feature mapping)，局部线 性嵌入(LLE)，拉普拉斯特征映射(LE) 。
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特征选择一般流程
A. 产生过程( Generation Procedure )：按一定的搜索策略产生候选特征子 集。
杂，其推广能力会下降。 特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特 征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行 时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模 型，使研究人员易于理解数据产生的过程。
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特征选择和特征抽取区别？
模式识别中特征降维方法有两种：特征抽取和特征选择
比如在识别苹果和橙子的系统中，我们可以抽取的特征很多 （体积、重量、颜色、高度、宽度、最宽处高度），在这些特 征中有用的是（颜色、高度、最宽处高度），其它特征对识别 意义不大，所以去掉。
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为什么进行特征选择？
在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能 存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易 导致如下的后果： • 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 • 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复
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Filter-距离度量
• 距离度量，是基于这样的假设：好的特征子集应该使得 属于同一类的样本距离尽可能小，属于不同类的样本之 间的距离尽可能远。 常见的有欧氏距离、马氏距离、巴 氏距离等等。
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Filter-相关系数
• 运用相关性来度量特征子集的好坏是基于这样一个假设： 好的特征子集所包含的特征应该是与分类的相关度较高 （相关度高），而特征之间相关度较低的（冗余度低）。
• 使用分支限界进行特征选择需要先引入一个单调性假设 (monotonicity assumption)：J(Y) < J(Y+x)，即任何 特征集的都优于其任何的子ห้องสมุดไป่ตู้。
• 如果初始特征集合中共有N个特征，现在需要进行特征选 择得到M个集合，分支界限法可以看作是去掉M = N-M个 特征。
• 分支限界法搜索过程可以表达为树状结构。
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数据挖掘中的特征选择
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特征降维在数据挖掘中的作用
因为在文本分类、信息检索和生物信息学等数据挖掘的应 用领域中，数据的维数往往是很高的。
高维的数据集中包含了大量的特征(属性)。比如一个文 本数据集中，每一个文本都可以用一个向量来表示，向量 中的每一个元素就是每一个词在该文本中出现的频率。在 这种情况下，这个数据集中就存在着成千上万的特征。这 种高维的数据给数据挖掘带来了“维灾难”(The Curse of Dimensionality)问题。
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过滤模型
• 过滤模型：根据训练集进行特征选择，在特征选 择的过程中并不涉及任何学习算法。即特征子集 在学习算法运行之前就被单独选定。但学习算法 用于测试最终特征子集的性能。
• 过滤模型简单且效率很高。由于过滤模型中的特 征选择过程独立于学习算法，这就容易与后面的 学习算法产生偏差，因此为了克服这个缺点提出 了封装模型。
• 序列算法：这类算法实际上是一种贪心算法，算法时间 复杂度较低，但是可能会陷入局部最优值，不一定能找 到全局最优解。
• 随机算法：随机算法属于一种近似算法，能找出问题的 近似最优解。每个随机算法都需要设置一定的参数，这 些参数的选择很重要。
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搜索策略
• 穷举算法：穷举搜索 Exhaustive Search (ES) 分支限界法 Branch and Bound (B&B) 集束搜索 Beam Search (BS)
数据挖掘是一种从大量数据中寻找其规律的 技术。它综合了统计学、数据库技术和人工 智能技术
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数据挖掘中的特征选择
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数据库越来越大
数据挖掘
海量的数据
有价值的知识
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数据挖掘中的特征选择
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数据挖掘的应用
• 数据分析和决策支持
• 市场分析和管理
• 客户关系管理 (CRM)，市场占有量分析，交叉销售，目 标市场
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数据挖掘中的特征选择
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什么是特征选择？
• 模式识别系统的输入时传感器对实物或过程进行测量所得到 的数据，其中有些数据可以直接作为特征，有一些需要经过 处理之后作为特征，这样的一组特征一般为原始特征。
• 在原始特征中，并不一定每个特征都有用，从原始特征集合 中选择对分类结果有用的特征的过程称为特征选择。
评价函数
• 评价函数通常用来评估某个特征或特征子集分类 的能力。
• 最优特征子集产生和评价函数是相关的，不同评 价函数可能产生不同的最优特征子集。
• 将评价函数分为两类：过滤模型(filter)、封装模 型(wrapper)和混合模型。
• 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。
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混合模型
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评价函数-Filter
• 距离或可分性度量：距离度量有时候也称作类别可分离 判据、离散度准则,在统计模式识别中对类别的可分离性 研究的比较深入。 --欧几里得距离、马氏距离、巴氏距离等
• 相关性度量：用来度量特征和类别之间的相关性。 --相关系数
• 信息论度量： --信息增益、最小描述长度、互信息
(KDD)
• 数据挖掘—知识挖掘的核心
模式评估
数据挖掘 任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
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数据挖掘中的特征选择
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数据挖掘的步骤
了解应用领域
了解相关的知识和应用的目标
创建目标数据集: 选择数据 数据清理和预处理: (这个可能要占全过程60％的工
作量)
数据缩减和变换 找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表 示
• 计算所有可能的特征组合的J，选择J最大的那组为最优组 合。这种方法计算量大，只适用于特征个数比较少的情况， 运算量随着特征维数的增加呈指数递增，实际应用中经常 碰到几百甚至成千上万个特征，因此穷举法虽然简单却难 以实际应用。
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分支限界法（B&B）
• 分支限界法是一种自上而下的搜索算法，采用剪枝策略 优化搜索过程，得到全局最优解。
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过滤模型
• 子集搜索算法通过在一定的度量标准指导下遍历 候选特征子集，对每个子集进行优劣评价，当搜 索停止时即可选出最优（或近似最优）的特征子 集。
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封装模型
• 封装模型：在此模型中，学习算法封装在特征选 择的过程中，用特征子集在学习算法上得到的挖 掘性能作为特征子集优劣的评估准则。在初始特 征空间内进行多次搜索，直至得到最佳的特征子 集。
选择数据挖掘的功能 数据总结, 分类模型数据挖掘, 回归分析, 关联规 则挖掘, 聚类分析等
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数据挖掘中的特征选择
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选择挖掘算法 数据挖掘: 寻找感兴趣的模式 模式评估和知识表示
可视化，转换，消除冗余模式等等
运用发现的知识
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数据挖掘中的特征选择
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数据挖掘:多个学科的融合
• 风险分析和管理
• 风险预测，客户保持，保险业的改良，质量控制，竞争分 析
• 欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)
• 其他的应用
• 文本挖掘 (新闻组，电子邮件，文档) 和Web挖掘 • 流数据挖掘 • DNA 和生物数据分析
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数据挖掘中的特征选择
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