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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>用于自步學習的無監督屬性選擇算法資料介紹

      用于自步學習的無監督屬性選擇算法資料介紹

      2018-12-07 | rar | 0.86 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對現有屬性選擇算法平等地對待每個樣本而忽略樣本之間的差異性，從而使學習模型無法避免噪聲樣本影響問題，提出一種融合自步學習理論的無監督屬性選擇（ UFS-SPL）算法。首先自動選取一個重要的樣本子集訓練得到屬性選擇的魯棒性初始模型，然后逐步自動引入次要樣本提升模型的泛化能力，最終獲得一個能避免噪聲干擾而同時具有魯棒性和泛化性的屬性選擇模型。在真實數據集上與凸半監督多標簽屬性選擇（ CSFS）、正則化自表達（ RSR）和無監督屬性選擇的耦合字典學習方法（CDLFS）相比，UFS-SPL的聚類準確率、互信息和純度平均提升12.06%、10.54%和10.5%。實驗結果表明，UFS-SPL能夠有效降低數據集中無關信息的影響。

      ?

      　　伴隨信息采集技術的不斷發展，具有大樣本高維度特點的大數據已經普遍應用于模式識別和機器學習等領域中。高維大數據不僅提升了數據處理的成本，而且數據中存在的冗余屬性還會影響數據處理的效果，此外還可能造成維度災難等問題。在高維大數據的研究中，大數據知識挖掘或者數據認知模式建立之前，合理地移除數據中的冗余屬性和噪聲樣本，能夠有效提高知識獲取的準確性，因此數據降維成為了一個重要的研究領域。屬性選擇方法。是一種重要的數據降維方法，按照學習方式的不同可分為三類：有監督學習無監督學習和半監督學習。在現實應用中，獲取數據的類標簽是十分困難的，通常需要消耗大量的人力物力，因此無監督學習更具有實際應用價值。

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