项目名称: 基于分类能力结构度量与类相关性关系保留的特征选取方法研究

项目编号: No.61772288

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2018

项目学科: 其他

项目作者: 卫金茂

作者单位: 南开大学

项目金额: 16万元

中文摘要: 特征选取是模式识别、机器学习与数据挖掘中的基础研究问题。现有特征选取方法的共性是,将特征与类均看作变量,并以某一标量来度量特征的类区分能力。对于多类、多标签等复杂分类问题,首先,仅以一个标量值区分特征的分类能力,无法体现特征对分类问题所涉及的不同方面的贡献。另外,在复杂分类问题中,各类间除了对立关系,还可能存在不同程度的相容等复杂相关性关系。显然,现有的以将不同类区分开为目的的特征选取方法无法有效考虑并区别处理这种关系。基于以上考虑,本项目拟对基于分类能力结构度量与类相关性关系保留的特征选取方法进行研究,主要研究内容包括:研究基于局部学习等理论的特征分类能力度量方法;研究类间相关性保留的特征选取方法,并在公开机器学习数据上验证方法的有效性。通过研究,对复杂分类问题的特征选取方法进行初步探索。

中文关键词: 特征选择;分类模型;分类问题;分类算法;机器学习与数据挖掘

英文摘要: Feature selection is a fundamental research issue in pattern recognition, machine learning and data mining. The commonness of existing feature selection methods is that, both features and class are taken as varibles and a scalar value is computed to indicate the classification ability of a feature. For a complicated problem, such as multi-class, multi-label classification problem, a scalar value can hardly reveal the multi-faceted contributions of a feature for the different aspects of the problem. In addition, different classes incline to differently correlated with each other in a complicated classification problem, which is far from the simple contrary relation. Such complicated relations can hardly be evaluated effectively and treated differently by traditional feature selection criteria, which is mainly aimed at separating different classes apart. In view of such issues, this project intends to study how to select features based on discrimination structure measurement and class correlation preservation. The work mainly involves: measurement of classification ability of a feature based on local learning techniques, feature selection based on class correlation preservation, and experimental verification of the proposed approaches on public machine learning data. The work aims mainly at making a preliminary research on feature selection methodology for complicated classification problems.

英文关键词: feature selection;classification model;classification problem;classification algorithm;machine learning and data mining

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ),或属性选择( Attribute Selection )。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,是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。对于一个学习算法来说,好的学习样本是训练模型的关键。
【ICLR2022】基于任务相关性的元学习泛化边界
专知会员服务
18+阅读 · 2022年2月8日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
15+阅读 · 2021年12月7日
【博士论文】开放环境下的度量学习研究
专知会员服务
44+阅读 · 2021年12月4日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年7月22日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
【WWW2021】充分利用层级结构进行自监督分类法扩展
专知会员服务
15+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
138+阅读 · 2021年2月3日
【WSDM2021】保存节点相似性的图卷积网络
专知会员服务
39+阅读 · 2020年11月22日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
论文浅尝 | ICLR2020 - 基于组合的多关系图卷积网络
开放知识图谱
21+阅读 · 2020年4月24日
从模型到应用,一文读懂因子分解机
AI100
10+阅读 · 2019年9月6日
【CVPR2019】弱监督图像分类建模
深度学习大讲堂
37+阅读 · 2019年7月25日
论文浅尝 | 时序与因果关系联合推理
开放知识图谱
33+阅读 · 2019年6月23日
标签间相关性在多标签分类问题中的应用
人工智能前沿讲习班
22+阅读 · 2019年6月5日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月29日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
小贴士
相关VIP内容
【ICLR2022】基于任务相关性的元学习泛化边界
专知会员服务
18+阅读 · 2022年2月8日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
15+阅读 · 2021年12月7日
【博士论文】开放环境下的度量学习研究
专知会员服务
44+阅读 · 2021年12月4日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年7月22日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
【WWW2021】充分利用层级结构进行自监督分类法扩展
专知会员服务
15+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
138+阅读 · 2021年2月3日
【WSDM2021】保存节点相似性的图卷积网络
专知会员服务
39+阅读 · 2020年11月22日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
相关资讯
论文浅尝 | ICLR2020 - 基于组合的多关系图卷积网络
开放知识图谱
21+阅读 · 2020年4月24日
从模型到应用,一文读懂因子分解机
AI100
10+阅读 · 2019年9月6日
【CVPR2019】弱监督图像分类建模
深度学习大讲堂
37+阅读 · 2019年7月25日
论文浅尝 | 时序与因果关系联合推理
开放知识图谱
33+阅读 · 2019年6月23日
标签间相关性在多标签分类问题中的应用
人工智能前沿讲习班
22+阅读 · 2019年6月5日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员