有关特征选择内容
计算机视觉中的特征选择技巧(Ⅲ)
计算机视觉中的特征选择技巧计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习等多个领域的交叉学科，其发展受益于计算机硬件和软件技术的不断进步。
在计算机视觉领域，特征选择是一个至关重要的环节，它直接影响到图像识别和目标检测等任务的准确性和效率。
本文将从特征选择的定义、特征选择的意义以及特征选择的技巧等方面展开讨论。
特征选择的定义特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性和最有价值的特征子集，以便于后续的模式识别和分类任务。
在计算机视觉中，特征可以是图像的颜色、纹理、形状等视觉信息，也可以是图像的局部特征点、边缘等几何信息。
特征选择的目的是降低数据的维度、减少冗余信息和噪声干扰，从而提高后续任务的准确性和速度。
特征选择的意义特征选择在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色。
首先，特征选择可以提高模型的泛化能力。
通过选择最具代表性的特征子集，可以减少模型的过拟合风险，使得模型对未知数据的泛化能力更强。
其次，特征选择可以提高计算效率。
在大规模数据集上，特征选择可以减少模型训练和预测的时间，提高系统的实时性和效率。
此外，特征选择还可以简化模型的复杂度，降低模型的存储和计算成本，从而更适合于嵌入式系统和移动设备上的应用。
特征选择的技巧在计算机视觉中，特征选择涉及到很多技巧和方法。
下面将介绍几种常用的特征选择技巧。
1. 过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征选择和模型训练之前进行的，其主要思想是通过对特征进行评价和排序，选择出对目标任务最有用的特征子集。
常用的评价指标包括信息增益、方差分析、相关系数等。
过滤式特征选择的优点是简单快速，但缺点是忽略了特征选择和模型训练之间的相互影响。
2. 包裹式特征选择包裹式特征选择是在特征选择和模型训练之间进行的，其主要思想是将特征选择看作一个优化问题，通过搜索最优特征子集来最大化或最小化模型的性能指标。
常用的搜索策略包括贪婪搜索、遗传算法、模拟退火等。
包裹式特征选择的优点是考虑了特征选择和模型训练之间的相互影响，但缺点是计算成本较高，不适合于大规模数据集。
基于因子分析的特征选择方法研究
基于因子分析的特征选择方法研究特征选择在机器学习和数据挖掘领域中起着至关重要的作用。
它可以提取出最具有代表性的特征，从而减少数据集的维度并提高算法的性能。
因子分析作为一种常用的数据降维方法，可以通过探索特征之间的相关性来进行特征选择。
本文将研究基于因子分析的特征选择方法，探讨其在实际应用中的有效性和可行性。
一、因子分析简介因子分析是一种统计方法，用于探索数据集中的隐藏结构或因素。
它假设观测数据可以由一组不可观测的连续或离散因子来解释。
通过因子分析，我们可以确定数据中最重要的因素，并将其用于特征选择。
二、基于因子分析的特征选择方法1.方差贡献率方差贡献率是一种常用的特征选择方法，它基于因子分析结果中因子的解释方差。
通过计算每个特征的方差贡献率，我们可以评估其在数据集中的重要性。
选择具有较高方差贡献率的特征，可以保留数据集的关键信息。
2.因子载荷因子载荷是因子分析中最具代表性的指标之一。
它表示每个特征与因子之间的相关性程度。
通过计算每个特征的因子载荷，我们可以确定其对隐含因子的贡献程度，从而进行特征选择。
3.特征与因子之间的相关性除了因子载荷外，我们还可以通过计算特征与因子之间的相关性来进行特征选择。
如果特征与因子之间的相关性较高，则可以认为该特征对于数据集的解释能力较强，应该被选中作为重要特征。
4.累积贡献率累积贡献率是评估因子分析效果的一个重要指标。
它表示前n个因子的方差贡献之和。
通过计算累积贡献率，我们可以确定保留多少个因子，以及在特征选择过程中应该保留哪些特征。
三、基于因子分析的特征选择方法的优势和应用1.提高算法性能通过基于因子分析的特征选择方法，我们可以减少数据集的维度，降低算法的复杂性，从而提高算法的性能和效率。
2.发现关键特征因子分析可以发现特征之间的隐藏关系，并提取出最能代表数据集特征的因子。
这些因子对于理解数据集中的关键特征非常重要，有助于深入挖掘数据。
3.应用广泛基于因子分析的特征选择方法在各个领域都有广泛的应用。
特征选择方差选择法计算公式
特征选择方差选择法计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：特征选择在机器学习中起着至关重要的作用，它能够帮助我们从大量的特征中选择出最为重要的特征，提高模型的性能和泛化能力。
而在特征选择的方法中，方差选择法是一种常用的方法之一，它通过计算特征的方差来判断特征的重要性，进而进行特征选择。
在本文中，将介绍方差选择法的计算公式及其详细步骤。
假设我们有一个包含n个样本的数据集，每个样本有m个特征。
我们首先计算每个特征的方差，然后根据设定的阈值，选择方差大于等于阈值的特征作为最终的重要特征。
具体步骤如下：1. 计算每个特征的方差对每个特征进行标准化处理，即将每个特征的值减去该特征的均值，再除以该特征的标准差。
这样做可以消除特征之间的量纲差异，使得不同特征可以进行比较。
然后，对标准化后的特征计算方差，即将每个特征的值减去该特征的均值的平方后求平均。
2. 设置阈值，筛选重要特征根据实际情况，我们需要设定一个阈值来筛选重要特征。
通常情况下，我们可以通过交叉验证等方法来选择合适的阈值。
一般来说，我们选择的阈值越小，最终选择的重要特征就越多。
3. 根据阈值选择重要特征根据设定的阈值，筛选出方差大于等于阈值的特征作为最终的重要特征。
这些特征具有较大的变化范围，可能携带了更多的信息，因此对模型的性能有正面影响。
通过以上步骤，我们就可以使用方差选择法来进行特征选择，提高模型的性能和泛化能力。
需要注意的是，方差选择法虽然简单易懂，但也存在一些局限性，比如无法处理特征之间的相关性等问题。
在实际应用中，还需要结合其他特征选择方法来综合考虑不同方面的因素。
希望本文对读者对方差选择法有所了解和帮助。
第二篇示例：特征选择是机器学习中非常重要的一步，它可以帮助我们剔除无关的特征，提高模型的泛化能力和减少过拟合的风险。
在特征选择的方法中，方差选择法是一种简单而有效的方法之一。
方差选择法主要是通过计算每个特征的方差来选择最优的特征子集，在这篇文章中，我们将详细介绍方差选择法的计算公式及其原理。
机器学习中的特征选择
机器学习中的特征选择特征选择（Feature Selection）是机器学习中非常重要的一步，它的目标是通过从原始数据中选择一组最具代表性的特征来改善模型性能和泛化能力。
特征选择可以减少模型复杂度、提高模型的解释能力、降低过拟合风险等。
特征选择的方法可以分为三大类：Filter、Wrapper和Embedded。
Filter方法是通过特征与目标变量之间的相关性来进行选择。
常用的方法包括相关系数、互信息、方差和卡方检验等。
相关系数是一种衡量两个变量之间线性相关程度的指标，它的取值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大表示相关性越强。
互信息是一种衡量两个变量之间非线性相关程度的指标，它的取值范围在0到正无穷之间，值越大表示相关性越强。
方差是一种衡量变量离散程度的指标，方差越大表示变量包含的信息量越多。
卡方检验是一种用于判断两个变量是否独立的统计检验方法，它的原理是计算变量之间的卡方值，如果卡方值大于一定阈值，则拒绝变量独立的假设。
Wrapper方法是通过迭代选择子集特征来进行选择。
常用的方法包括递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）、遗传算法等。
RFE是一种基于模型的特征选择方法，它通过递归地训练模型并剔除对模型性能影响较小的特征来选择最佳特征子集。
遗传算法是一种基于进化论的优化算法，在特征选择中，它通过模拟自然选择的过程来选择最佳特征子集。
遗传算法中的个体表示一个特征子集，通过交叉、变异等操作来不断演化和改进特征子集，最终得到最佳特征子集。
Embedded方法是将特征选择嵌入到模型训练中进行选择。
常用的方法包括L1正则化和树模型。
L1正则化是一种加入L1范数约束的正则化方法，通过最小化带有L1范数惩罚的损失函数来选择特征，L1范数惩罚会使得部分特征的系数变为零，从而实现特征选择的效果。
树模型则是通过特征的重要性来选择，树模型中的每个节点都会选择一个最佳的特征进行划分，因此可以通过度量特征在树模型中的重要性来进行选择。
特征的提取和选择
特征的提取和选择
特征提取和选择是机器学习中非常重要的环节，它既可以减少计算量，又可以提高模型的性能。
选择较好的特征可以让模型更加简单，更加容易
和快速的训练出最佳参数，从而使得模型更加精确、效果更好。
一般来说，特征提取和选择有以下几步：
1.特征提取。
特征提取关注的是利用现有特征生成新的特征。
它可以
是特征融合（如结合多个特征生成更强大的特征），也可以是特征变换
（如离散特征变换成连续特征）。
2.无关特征删除。
把没有帮助的特征删除，有助于减少模型的运行时间，提高模型的效果。
3.有关特征选择。
把与目标值有很强关联的特征选择出来，这些特征
被称为有关特征，它们可以帮助模型训练出更好的结果。
4.特征降维。
为了减少特征之间的相关性，减少计算量，与有关特征
相关性比较低的特征可以被删除。
5.特征加权。
调整特征的权重，使得有关特征拥有更大的影响力，从
而帮助模型更好的进行预测。
通过这种特征提取和选择的过程，可以把训练集中拥有相关性比较高
的有用特征保留下来，把没用的特征抛弃，有效的提高模型的性能。
特征提取与特征选择的区别与联系
特征提取与特征选择的区别与联系在机器学习和数据挖掘领域，特征提取和特征选择是两个重要的概念。
它们在数据预处理和模型构建中起着至关重要的作用。
本文将探讨特征提取与特征选择的区别与联系，并从理论和实践角度进行深入分析。
1. 特征提取的定义与意义首先，我们来看看特征提取的定义与意义。
特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的数据分析和建模。
在实际应用中，原始数据往往包含大量的冗余信息和噪声，特征提取的目的就是通过某种算法或方法，对原始数据进行转换或映射，得到更加有用和有效的特征表示。
这样可以提高模型的准确性和泛化能力，同时减少计算复杂度和存储空间的消耗。
特征提取的方法有很多种，比如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）等。
这些方法都是通过对原始数据进行变换，得到新的特征表示，从而达到降维、去噪或增强特征的目的。
2. 特征选择的定义与意义接下来，我们再来看看特征选择的定义与意义。
特征选择是指从原始特征中选择出最具有代表性和重要性的特征子集，以用于后续的建模和预测。
在实际应用中，原始特征往往包含很多冗余和无关的信息，特征选择的目的就是找出对目标变量影响最大的特征，从而简化模型、提高预测性能和可解释性。
特征选择的方法有很多种，比如过滤式、包裹式和嵌入式等。
过滤式方法是直接对特征进行评估和排序，选择最高分的特征子集；包裹式方法是把特征选择看作一个搜索问题，通过试验不同的特征子集来找到最佳组合；嵌入式方法则是在模型训练过程中，通过正则化或增加惩罚项的方式来选择特征。
3. 特征提取与特征选择的区别特征提取与特征选择虽然都是对原始数据或特征进行处理，但它们在目的和方法上有着明显的区别。
首先，特征提取是通过某种变换或映射，得到新的特征表示，目的是降维、去噪或增强特征；而特征选择是从原始特征中选择出最具有代表性和重要性的特征子集，目的是简化模型、提高预测性能和可解释性。
图像分类技术中的数据预处理与特征选择方法
图像分类技术中的数据预处理与特征选择方法图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是将输入的图像分为不同的预定义类别。
在图像分类的整个过程中，数据预处理和特征选择是至关重要的环节。
本文将重点讨论图像分类技术中的数据预处理和特征选择方法。
1. 数据预处理方法1.1 归一化归一化是数据预处理的一种常见方法，它将原始图像数据进行线性变换，使得图像的像素值范围在一定的区间内。
归一化能够提高算法的鲁棒性，使得分类器更容易学习到合适的规则。
常见的归一化方法包括最大最小值归一化、均值归一化等。
1.2 去噪在图像分类任务中，由于输入图像可能受到噪声的干扰，因此去噪是一种常见的数据预处理方法。
去噪的目标是减少图像中的噪声信息，提高图像的质量。
常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
1.3 图像增强图像增强是一种通过改善图像外观来提高其可视化效果的方法。
在图像分类任务中，图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，从而改善分类器的性能。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
2. 特征选择方法2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的特征选择方法，它通过线性变换将原始的高维特征投影到低维空间，从而提取出最具有代表性的特征。
通过PCA可以降低特征的维度，减少冗余信息，提高分类器的性能，同时保留原始特征向量的大部分信息。
2.2 尺度不变特征变换（SIFT）尺度不变特征变换是一种基于局部不变性原理的特征选择方法。
它通过在图像中检测与尺度、旋转和光照无关的关键点，提取出具有鲁棒性和独特性的特征描述子。
SIFT可以在不同尺度和旋转角度上提取特征，适用于不同形状和姿态的图像分类任务。
2.3 深度学习特征提取深度学习在图像分类任务中取得了重大突破，其中深度神经网络（如卷积神经网络）被广泛应用于特征提取。
深度学习可以通过多层次的非线性变换，从原始图像中提取出高级、抽象的特征表示。
这些特征表示具有很强的判别性和鲁棒性，适用于复杂图像分类任务。
特征选择方法
特征选择方法特征选择在机器学习和数据挖掘中起着至关重要的作用。
它是指从所有特征中选择出最相关和最有代表性的特征，以提高模型的性能和减少计算成本。
在实际应用中，特征选择方法的选择对模型的性能和效果有着直接的影响。
本文将介绍几种常见的特征选择方法，并对它们进行简要的比较和分析。
1. 过滤式特征选择方法。
过滤式特征选择方法是在训练模型之前就对特征进行选择的方法。
它的主要思想是通过对特征进行评估和排序，然后选择出排名靠前的特征作为最终的特征集合。
常见的过滤式特征选择方法包括方差选择法、相关系数法和互信息法等。
这些方法的优点是简单高效，计算成本低，但缺点是忽略了特征之间的关联性，可能选择出冗余特征。
2. 包裹式特征选择方法。
包裹式特征选择方法是直接以模型性能为评价标准进行特征选择的方法。
它的主要思想是通过构建不同的特征子集，然后使用模型评估每个子集的性能，选择出性能最好的特征子集作为最终的特征集合。
常见的包裹式特征选择方法包括递归特征消除法、基于模型的特征选择法和遗传算法等。
这些方法的优点是考虑了特征之间的关联性，但缺点是计算成本高，需要大量的计算资源。
3. 嵌入式特征选择方法。
嵌入式特征选择方法是将特征选择过程与模型训练过程相结合的方法。
它的主要思想是通过在模型训练过程中对特征进行选择，以提高模型的性能。
常见的嵌入式特征选择方法包括L1正则化、决策树特征选择和基于树的特征选择法等。
这些方法的优点是能够充分利用模型的性能指标进行特征选择，但缺点是对模型的要求较高，可能导致模型性能不稳定。
综上所述，特征选择是机器学习和数据挖掘中不可或缺的一部分。
不同的特征选择方法有着各自的优缺点，需要根据具体的应用场景和需求进行选择。
在实际应用中，可以根据数据的特点和模型的要求，选择合适的特征选择方法，以提高模型的性能和效果。
希望本文介绍的内容能够对读者有所帮助，谢谢阅读！。
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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,被视为一种非常有效的工程化神经计算方法。
然而,实际应用中集成系统的个体弱学习器成员可以是任何学习算法,如最近邻法、贝叶斯方法、神经网络及支持向量机等。
从这点上讲,可以说集成学习只是提供了一个广义的框架,针对具体的机器学习问题需要设计具体的集成学习模型。
基于遗传算法的特征选择算法中一般选择适配值最高的个体作为特征选择的结果,而抛弃了其他个体。
我们设想,是否其他个体也会提供有用的信息,如果在不同的个体(即特征子集)上训练得到不同的个体分类器,然后将这些分类器组合起来,是否会得到很好的集成分类结果。
机器学习中的特征选择可定义为:己知一个特征集,从中选择一个子集可以使得评价标准最优。
从特征选择的定义可见,在给定学习算法、数据集及特征集的前提下,各种评价准则的定义和优化技术的应用将构成特征选择的重要内容。
特征选择作为应用于数据挖掘中消除数据噪声的一种技术,也作为根据某一准则从原有的特征中选择出最优的特征组合实现对数据进行预处理的一种常用手段。
选出与结果最相关的特征,排除不相关或者冗余的特征,从而提高判断的准确率。
本文运用以具有良好泛化能力的支持向量机的特征选择和集成分类器新技术,在支持向量机分类的基础上,以特征选择和基于特征选择的集成学习方法为主要研究内容,以影响支持向量机性能的主要因素为研究对象,对正则化参数C和核函数参数的选择进行了较深入的研究,并通过对多个成员分类器结果的集成,以进一步提高对数据挖掘的学习泛化能力。
在遗传算法优化特征子集的同时,把支持向量机参数混编入遗传算法的遗传假设中,从而实现同步优化特征子集和支持向量机参数。
集成学习就是利用有限个学习器对同一个问题进行学习,某样本的输入的输出值是由构成集成的各学习器共同决定的。
集成学习方法是通过训练大量的基学习器,然后按照一定的标准选择一部分基分类器进行集成,最终能获得较好的分类效果。
使用特征选择对数据进行预处理。
采用主成分分析法先对数据进行预处理。
由于特征子集大小变化幅度很大,我们可以根据特征子集大小使用不同的搜索策略来搜索特征空间。
目前，搜索策略大致分为3种:完全搜索,启发性搜索和随机搜索。
完全搜索就是在事先知道特征子集大小的情况下,能够找到相对较好的特征子集。
启发性搜索在搜索特征空间的时候根据启发性信息沿着一条特殊的路径处理数据,最后能够得到近似最优解。
随机搜索:该方法首先随机产生一个待评价的子集,然后要求新产生的子集要在维度、准确性方面都要比当前的子集有所提高Relief算法借用了最近邻学习算法的思想,其是根据特征对近距离样本的区分能力来评估特征,其核心思想为:一个好的特征应该使同类的样本接近,而使不同类的样本之间远离。
可以对每个特征进行排序,好的特征赋予较大的权值,表示该特征的分类能力较强,反之,表示分类能力较弱。
Relief特征选择支持向量机Bagging集成学习和基于预报风险的特征选择支持向量机Bagging集成学习。
它们均采用同时对输入特征空间和支持向量机的模型参数进行扰动的方式来产生个体分类器,并利用多数投票方法对它们进行组合。
基于多个数据集的数值实验结果表明,这两种算法均能够显著提升SVM的泛化性能,均显著地优于Bagging、Boostin只等集成学习算法。
因Relief仅局限于解决两类的分类问题。
ReliefF则可以解决多类问题以及回归问题,并补充了对缺失数据的处理办法。
当有数据缺失时,如果缺失的属性为连续型夕则用该特征的平均值代替。
如果缺失的属性为离散型,则用该特征中出现频率最高的值代替。
Relief法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms),根据各个特征和类别相关性赋给每个特征不同的权重,权重小于某个闭值的特征将被删去。
Relief算法特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。
根据样本是否含有类别信息,特征选择可分为非监督的特征选择和有监督的特征选择。
非监督的特征选择:指在数据集中,通过数据集中特征自身之间的关系进行特征选择的方式。
有监督的特征选择:指在给定类别的前提下,利用特征之间和特征与类别之间的关系对特征集进行选择的过程。
当使用支持向量机作为分类器时,就必须考虑支持向量机的参数问题。
核函数间接的描述了支持向量机的高维特征空间,参数C用来平衡模型复杂度和经验风险值。
本章通过把支持向量机参数引入到遗传算法中,构造出了基于遗传算法的模型参数自适应优化算法。
本文把参数的选择和特征选择同时进行,即在选择特征的同时找出与其对应的参数最优点。
如在支持向量分类机中,可以通过改变核函数或者核函数参数建立不同的成员分类器。
提出了一种对样本先进行优化特征子集预处理,再加入支持向量机参数进行优化分类。
数据挖掘中的特征选择不仅可以去除特征集合中冗余的无关的特征信息，提高原始数据的质量，使得数据挖掘可以从数据中得到更有价值的信息，同时大大降低了数据挖掘的计算成本和获取冗余信息所耗费的成本。
SVM作为基学习器。
利用主成份分析法减少冗余特征，并在此基础上结合集成方法进行学习。
支持向量机是在统计学习理论基础上提出的，利用结构风险最小化的原则建立目标函数，通过二次凸规划来解决，得到最优解，具有良好的泛化能力。
它本质上是求解一个凸优化问题其中bagging 和boosting 是目前比较流行的两种集成学习方法。
提高个体分类器的精度,增加个体分类器间的差异,可以有效的提高集成学习的泛化性能。
特征选择可以提高分类器精度并增加个体分类器差异,扰动支持向量机的模型参数,也可以增加个体分类器的差异性。
Relief过滤式特征选择算法和基于预报风险的嵌入式特征选择算法两种特征选择方法参与集成学习的研究,并在支持向量机的低偏差区域内随机的选取支持向量机的模型参数,提出了两种基于特征选择的低偏差的支持向量机Bagging集成学习算法。
机器学习的目的是设计某种方法,通过对己知数据的学习,找到数据内在的相互依赖关系,从而对未知数据预测和对其性能进行判断.机器学习的目的是根据给定的训练样本来估计某系统的输入和输出之间的依赖关系,使它能够对未知输入尽可能准确的预测。
统计学习理论(STL)。
集成后的学习器比任何一个个体学习器有更高的精度的充要条件是:个体学习器有较高的精度并且个体学习器是互不相同的。
其中,个体学习器有较高精度是指对一个新的数据进行函数逼近或分类,它的误差比随机猜测要好。
两个个体学习器互不相同是指对于新的样本点进行预测或分类时,它们的错误是不相关。
Bagging方法中,各学习器的训练集由从原始训练集中随机选取若干样本组成,训练集的规模通常与原始训练集相当,训练样本允许重复选取。
Bagging方法通过重新选取训练集增加了集成学习的差异度,从而提高了系统的泛化能力。
Boosting方法特别是其中的Adaboost(ad叩tiveboosting)算法,通过迭代生成多个训练集,每次迭代都增加一个新的分类器到集成中,该分类器使用的训练样本根据一个分布或权值有放回地原数据集中选择,然后修改样本的分布或权值,使得前一次分类器错分的样本获得更大的权值,这样后来的基分类器可更关注难于分类的样本。
对基分类器的输出通常采用加权投票组合。
Adaboost算法随着迭代增进训练误差下降。
Adaboost算法后来有很多变种,如Adaboosting.MI、Adaboosting.MZ和Adaboosting.R。
Boosting方法能够增强集成学习的泛化能力,但是同时也有可能使算法过分偏向于某几个特别困难的示例,该算法对噪声比较敏感。
交叉验证法将训练集分成若干个不相交的子集,每次去掉一个子集,而将其余子集组合成为一个新的训练集。
这样,新的训练集之间是部分重叠的。
纠错输出编码(error correcting output coding , Ecoc)并指出了两个方向:利用支持向量机的偏差特性,采用低偏差支持向量机作为基分类器;或者,利用偏差与方差对核参数的依赖性,通过偏差与方差分析构建低偏差异类分类器集成.支持向量机的模型参数一般有两个:核参数和惩罚参数C.Relief特征选择是指从原始特征集中选择按照一定评估标准最优的特征子集,一方面它可以去除无关特征、冗余特征、甚至噪声特征,得到一个较小的特征子集,提高学习算法的性能和运行效率,提高个体学习器的泛化能力,另一方面可以增强个体学习器的差异度,从而提高集成学习的效果。