基于粗糙集与密度峰值聚类的特征选择算法

摘要：

特征选择可以有效地去除高维数据中的冗余和不相关的特征,保留重要的特征,从而降低模型计算的复杂性,提高模型精度.在特征选择过程中,针对数据中存在的离群点和边界点等可能影响分类效果的噪声数据,提出了基于粗糙集与密度峰值聚类的特征选择方法.首先,通过密度峰值聚类方法去除噪声数据,并挑出簇类中心;然后,结合粗糙集理论的思想,按簇类中心划分数据,并根据同一簇类的点应具有相同标签的假设,定义特征重要性评价指标;最后,设计了一种启发式特征选择算法,用于挑选出使簇类结构纯度更高的特征子集.在 6 个 UCI数据集上,与其他算法进行了分类精度、特征选择个数和运行时间的对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和高效性.

关键词：特征选择、高维数据、噪声数据、粗糙集、密度峰值聚类

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：37-47