基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法

摘要：

在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法.现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:首先,在邻域粗糙集中引入层次最近异类的邻域关系,避免邻域粒度的选择,借助层次结构计算特征对标记的层次依赖度,推广邻域粗糙集模型以适应层次类别数据;其次,基于层次依赖度提出三个在线特征评价函数,设计了在线相关选择、在线重要度计算和在线冗余更新的层次特征选择框架;最后,在六个层次类别数据集和八个扁平单标记数据集上的实验表明,提出的算法优于现有最先进的在线流特征选择算法.

关键词：在线流特征选择、邻域粗糙集、层次分类、层次依赖度

所属期刊栏目：58

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;福建省自然科学基金项目

在线出版日期：2022-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：506-518