基于信息熵的改进TFIDF特征选择算法
使用粗糙集理论进行特征选择的步骤和技巧
使用粗糙集理论进行特征选择的步骤和技巧在数据挖掘和机器学习领域，特征选择是一个重要的任务，它可以帮助我们从原始数据中挑选出最相关的特征，减少冗余和噪音信息，提高模型的性能和可解释性。
粗糙集理论是一种有效的特征选择方法，它基于信息熵和近似集的概念，能够在不依赖于数据分布和假设的情况下进行特征选择。
本文将介绍使用粗糙集理论进行特征选择的步骤和技巧。
1. 数据预处理在进行特征选择之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理和数据标准化等步骤。
数据清洗可以帮助我们去除异常值和噪音，提高数据的质量。
缺失值处理可以通过填充或删除缺失值的方式来处理缺失数据。
数据标准化可以将不同尺度和单位的特征转化为统一的尺度，避免不同特征之间的差异对特征选择结果造成影响。
2. 构建决策表决策表是粗糙集理论中的核心概念，它由样本的特征和类别标签组成。
在构建决策表时，我们需要选择合适的特征作为决策属性和条件属性。
决策属性是我们希望预测或分类的目标属性，而条件属性是用于描述样本的特征。
选择合适的决策属性和条件属性可以提高特征选择的效果。
3. 计算属性重要性属性重要性是衡量特征对决策属性的贡献程度的指标。
在粗糙集理论中，我们可以使用信息熵和近似集来计算属性重要性。
信息熵可以衡量决策属性的不确定性，而近似集可以表示条件属性对决策属性的近似描述能力。
通过计算属性重要性，我们可以排除对决策属性影响较小的特征，提高特征选择的效率。
4. 特征约简特征约简是粗糙集理论中的一个关键步骤，它通过删除冗余和无关的特征，保留最重要的特征子集。
特征约简可以减少特征空间的维度，提高模型的训练和预测效率。
在特征约简过程中，我们可以使用启发式算法、遗传算法或模型评估方法来选择最佳的特征子集。
5. 模型训练和评估在完成特征选择后，我们可以使用选定的特征子集来训练和评估模型。
选择合适的模型和评估指标可以帮助我们判断特征选择的效果和模型的性能。
常用的模型包括决策树、支持向量机和神经网络等。
基于遗传算法的特征选择方法
图%
基于遗传算法的自适应特征选择过程
#
遗传特征选择的关键技术
应用遗传算法解决任何问题的关键是给出一个适合于遗
传操作的个体编码表示及定义一个较佳的适应度函数。
#$%
遗传个体表示
编码问题的关键就是要使编码能够代表所给特征集的所
有可能子集的解空间。 最简单的方法就是用一个二进制基因位 表示所选特征子集中的一个特征， 这样， 每一个遗传个体就是 由定长的二进制串构成， 它表示一个可能的最优特征子集。 据此， 一 个 长 度 为 ! 的 个 体 对 应 于 一 个 ! 维 的 二 进 制 特 它的每一位就表示包括或排除一个相应的特征。 征矢量 " ， #$?% 表示第 $ 个特征项包含于所选特征子集中， 否则 #$%" 。例如： 有 〈#%#!#’###&〉 ， 一个形如 〈%%"%" 〉 的个体 & 个特征的特征 集 表 示 为 就表示所选特征子集为 @#%， #!， ##A。 如果用穷尽搜索方法求解最优特征子集， 对于一个包含 & 个特征的集合， 将有 !& 种可能的子集组合， 如此庞大的搜索空 间， 势必是不可行的 =B>。 而用遗传算法求解， 既可保证全局最优， 又避免了巨大的搜索代价。
! 问题描述和相关工作 !$% 问题描述
因为代表问题空间的每一个特征都会增加分类系统的代 价和运行时间， 为提高搜索效率， 首先应对特征空间进行压缩， 删去多余、 对分类贡献小及对正确分类有影响的特征， 找出能 代表问题空间的最优特征子集。 该文用基于遗传算法的特征选 择作为识别系统的 “前 端 ” ， 以降低识别系统的搜索空间， 同时 保证所选出的特征子集尽可能不丢失原问题空间含有的信息，
基于互信息的多标记特征选择
ＣＨＥＮＨｏｎｇ
ＳｃｈｏｏｌｏｆＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＡｒｔｓａｎｄＭｅｄｉａ，ＴｏｎｇｌｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｏｎｇｌｉｎｇ２４４０００，Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＣｈｉｎｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓｏｆＷａｄａｎｇａｒｅｔｈｅｍｏｓｔｂｒｉｌｌｉａｎｔｐａｒｔｉｎｔｈｅａｒｔｏｆＷａｄａｎｇ．Ｉｔｆｕｌｌｙｓｈｏｗｓｔｈｅｂｅａｕｔｙｏｆ
１ 引 言
多标记学习已成为国内外机器学习领域的研究 热点 ［１－２］。在很多 实 际 应 用 中，多 标 记 学 习 涉 及 许 多高维数据。尽管从理论来说，特征越多，分类精度 越高，但事实上大量的冗余特征不仅容易产生过拟 合，也会扩增算法的复杂度，降低分类器的性能［３］。 为了解决这一问题，大量的多标记维度约简［４］算法 被提出。
ｌｉｇｈｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆ＂ｃｉｒｃｌｅ＂，ｗｈｉｃｈｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｃｏｎｓｃｉｏｕｓｎｅｓｓｏｆｐｕｒｓｕｉｎｇａｐｅｒｆｅｃｔａｎｄｆｕｌｌｌｉｆｅｆｏｒｔｈｅｐｅｏｐｌｅ
基于决策树ID3算法研究与实现
功 能。
Ｉ３ Ｄ 算法的改进版本 ， 该算法就增加了对连续屙Ｉ离散化等 生
摘要 ：阐述数据挖掘的决策树算法 ，对 Ｉ３ ｔ 算法基本理论和原理进行介绍 。运用该算法对教师教学质量测评数据 ）
进行分析 ，构造 出质量测评 数据决策树模型 。 关键词 ：数据挖掘 ；决策树 ；Ｉ ３算法 Ｄ
中图分类号 ：Ｔ ３ Ｐ １ ｌ 文献标志码 ：Ａ 文章编号 ：１０ — ８Ｘ ２ １）３ ０６ — ５ ０ ７ ９ ４ （０ ２０ － ０ ４ ０
只选择取值较多的属性 ，对连续属性不能处理等不足。这就要求在使用决策树算法时 ， 对数据先进行预处 理或者对 Ｉ３ Ｄ 算法进行改进。
２３１ 决策树 剪枝 ．．
实际应用中，在决策树创建过程中 ，如果训练样本集 的规模较大，对应生成决策树的分枝和层数就较 多。另外，由于训练样本集 中存在不同的异常和噪声 ， 致使部分分枝反映的是异常现象。建立的决策树就 出现过度拟合训练样本集。为了解决这种过度拟合问题 ，就需要对决策树进行剪枝。剪枝是克服噪声的一 种技术 ，采用统计度量减去最不可靠的分支，从而提高决策树独立于测试数据的正确分类能力 ，决策树得
Ｈ Ｉ 一０１３詈＋。 ）（ｇ＋＝ （Ｖ 詈＋。）（ １２吉Ｉ｛） Ｕ） （ ｇ 一０ ｇ 一｛：００ ＝ ２ ： 。
如果下一个节点选择性别作为测试属性 ， 则条件熵为
一
条合取规则就是从树根到叶结点的一条通路 ，整个树就是 由一组析取表达式规则所构成 。决策树构造可
一种基于聚类加权的文本特征生成算法_张凤琴
计 算 机 应 用 研 究 Application Research of Computers
Vol. 30 No. 1 Jan． 2013
一种基于聚类加权的文本特征生成算法
1 张凤琴 ，王 1 1 磊 ，张水平 ，王 2 鹏 ，程
*
超
1
（ 1． 空军工程大学 信息与导航学院 指挥自动化工程系，西安 710077 ； 2． 北京航空航天大学 软件学院，北京 100191 ） 摘 IDF 评价函数来计算单 要： 目前的文本特征生成算法一般采用加权的文本向量空间模型， 该模型使用 TF-
Text feature generation algorithm based on clustering weighted
ZHANG Fengqin1 ，WANG Lei1 ，ZHANG Shuiping1 ，WANG Peng2 ，CHENG Chao1
（ 1 ． Dept． of C I， Institute of Information ＆ Navigation，Air Force Engineering University，Xi ’ an 710077 ， China； 2 ． School of Software， Beihang University，Beijing 100191 ，China）
。
常用的文本特征生成方法有很多种， 典型的方法有文档频
2 率（ DF） 、 信息增益（ 、 期望
交叉熵、 文本证据权、 优势率等
［2 ］
。 这些方法的基本思想都是
对每一个特征计算某种统计度量值， 再设定一个阈值 T， 把度 剩下的即为文本特征。 量值小于阈值 T 的特征过滤掉， 3］ 文献［ 从词语权重公式方面进行分析， 利用遗传算法训 练、 优化公式中参数的方法提取文本特征， 但未对特征语义环 境进行分析处理。 4］ 文献［ 分析了统计方法具有算法简单 、 易于实现、 过滤 速度快、 不依赖具体领域和语言等优点， 但是由于缺乏对文档 的语法语义分析， 不能深层次地理解文本所表达的主题意思， 因而很难取得较好的选择效果 。 5］ 文献［ 从文本中的语义特性进行分析， 并提出了相应的
基于快速属性约简的网络入侵特征选择
定义 ２在 网络连接决策表 Ｓ＝（ Ｃ Ｄ Ｖ Ｆ） ， Ｕ Ｄ＝ Ｕ， ， ， ， 中 设 ／ ｛ ， ２…， Ｊ 决策 属 性 Ｄ 对 样 本集 Ｕ 的划 分 ， ＵＩ Ｄ， 为 Ｐ＝ ｛ ， ｝ ， …， 为条件属性子集 Ｐ Ｐ ｃ 对 样本集 Ｕ的划分 ， （ ）
［ ｓｒｃ］Ａｉ ｎ ｒｂｅ ｔａ ｄｐ ｎ ｅ ｔ ｄｒｄ ｎ ａｔ ｔ ｂ ｔｓｏ ｉｈｄｍｅｓｏ ａ ｎ ｔ ｒ ａａｃｕｅｃａｓ ｃｔ ｎａｇ ｒｈ ’ ｌｗ Ａｂ ｔａ ｔ ｍｉｇｔ ｐｏ ｌｍ ｔｎ ｅｅ ｄｎ ｕ ｄ ｔ ｕｅ ｆ ｇ ｉ ｎｉｎｌ ｅｗｏｋｄ ｔ ａｓ ｌｓｉ ａ ｏ ｏ ｔｍｓ ｓ Ｏ ｈ ｉ ｎ ａ ｅ ｎ ａｒ ｉ ｈ ｉ ｆ ｉ ｌ ｉ ｏ
定义 ４在 网络连接决策表 Ｓ （ ，，，， ） ，设 ： ＝ 【 ｃＤＶＦ 中 ，
Ｕ／ Ｃ＝｛ ｌ ｃ［２ ｃ 。 ， ］ ） 【 ’， ’ ， ［ ’ Ｕ】 “ 】 一 “ ｃ
Ｕ’ Ｕ ’ ２， Ｕ ｝ ＝｛ｌ Ｕ ’ ， …， ’
ｏ 一 Ｉ Ｃ １ 的快速属性约筒算法 ， ０ １Ｕ／ — ） Ｃ ２ ） 实现 网络入侵 特征 的
定义 ３在 网络连接决策表 Ｓ （ ，，，，） ， Ｖ ＝ ｕ ＣＤＶＦ 中 若 Ｂ
Ｃ Ｐ Ｓ （ ＝Ｐ Ｓ （ 且 Ｂ相对于 Ｄ是独立 的， ， Ｏ Ｄ） Ｏ Ｄ） 则称 Ｂ是 Ｃ
Ｅ ＡＲ算法 时间复杂度为 ｏ ｔ Ｉ ） Ｅ （ＣｌＵ ｉ ，１ＡＲ算法 时间复杂度 ３ ２ 为 ｏ ｌ ） Ｐ Ｏ算法 引入随机搜索策 略，其 时间复杂 ０ＣｌＵ Ｉ ，Ｑ Ｓ
ＤｏＩ １ ． ６ ０ｉ ｎ１０ —４ ８２ １ ． ． ７ ： ０３ ９ ．ｓ ． ０３ ２ ． １１ ０ ９ ｓ ０ ０ ７３
无监督特征选择算法的分析与总结
无监督特征选择算法的分析与总结特征选择是机器学习中一个重要的问题。
传统的特征选择方法往往需要预先设定一个分类器，并在此基础上进行特征选择。
无监督特征选择算法则不需要预先设定一个分类器，而是直接利用数据本身的结构进行特征选择。
本文将对几种常见的无监督特征选择算法进行分析与总结。
1. 互信息互信息是一种常用的无监督特征选择算法。
它利用信息论的概念，衡量两个随机变量之间的相关性。
对于一个特征Xi和一个类别变量Y，它们之间的互信息可以定义为：I(Xi;Y) = H(Xi) - H(Xi|Y)其中H是熵。
I(Xi;Y)越大，则代表着特征Xi和类别变量Y的相关性越强，特征Xi越有可能成为一个好的特征。
2. 基尼指数基尼指数是一个衡量数据的不纯度的指标，用于衡量一个特征对于分类的重要性。
它的计算方式如下：Gini_index = Σj p(j) (1-p(j))其中p(j)是样本中类别j的比例。
如果一个特征的基尼指数越小，则代表着它越有可能成为一个好的特征。
3. 主成分分析主成分分析是一种常见的无监督降维方法，但也可以用来进行特征选择。
它的基本思想是将原数据投影到一个低维空间中，使得投影后的数据能够最大程度地保留原始数据的信息。
主成分分析通常会根据投影后数据的可解释性（即每个主成分所占的方差）对特征进行排序，因此它也可以用作特征选择算法。
4. 随机森林随机森林是一种集成学习算法，它的基本思想是训练一组随机森林分类器，并将它们的结果合并起来得到最终的分类结果。
在每个随机森林中，它会随机选择一部分特征进行训练。
在这个过程中，随机森林算法会根据各个特征的重要性（即在随机森林中被选择的次数）对特征进行排序，因此它也可以用作特征选择算法。
简单说明决策树原理
简单说明决策树原理决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型，它通过对训练数据进行学习来建立一个树形模型，用于预测新的数据。
决策树模型具有易于理解、易于实现、可处理离散和连续数据等优点，因此在机器学习领域得到了广泛应用。
一、决策树的基本概念1. 节点：决策树中的每个圆圈都称为一个节点，分为两种类型：内部节点和叶节点。
2. 内部节点：表示对特征进行测试的节点。
每个内部节点包含一个属性测试，将输入实例分配到其子节点中。
3. 叶节点：表示分类结果或输出结果。
在叶子结点处不再进行属性测试，每个叶子结点对应着一种类别或值。
4. 分支：表示从一个内部节点指向其子节点的箭头，代表了样本在该特征上取某个值时所走的路径。
5. 根节点：表示整棵决策树的起始点，在分类问题中代表所有样本都未被分类时所走的路径。
6. 深度：从根结点到当前结点所经过分支数目。
叶子结点深度为0。
7. 路径：从根结点到叶子结点所经过的所有分支构成的序列。
8. 剪枝：对决策树进行简化的过程，目的是减少模型复杂度，提高泛化能力。
二、决策树的生成1. ID3算法ID3算法是一种基于信息熵来进行特征选择的决策树生成算法。
它通过计算每个特征对训练数据集的信息增益来选择最优特征作为当前节点的属性测试。
具体步骤如下：（1）计算数据集D的信息熵H(D)。
（2）对于每个特征A，计算其对数据集D的信息增益Gain(A)，并选择信息增益最大的特征作为当前节点的属性测试。
其中，信息增益定义为：Gain(A)=H(D)-H(D|A)，其中H(D|A)表示在已知特征A时，数据集D中所包含的各个类别所占比例对应的熵值。
（3）将数据集按照选定属性划分为多个子集，并递归地生成子树。
（4）直到所有样本都属于同一类别或者没有更多可用特征时停止递归。
2. C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版，它在选择最优特征时使用了信息增益比来解决ID3算法中存在的偏向于选择取值较多的特征的问题。