基于邻域互信息和自组织映射的特征基因选取

针对基因表达谱数据的高维度、低样本和连续型等特点,提出一种结合邻域互信息和自组织映射进行特征基因选取的方法.首先提出一种改进的Relief算法,对基因进行排序生成候选特征集合;然后提出基于邻域互信息的自组织映射算法对生成的候选特征基因进行聚类;最后利用提出的属性重要性系数从每一类簇中选择代表基因组成特征基因子集.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类结果.     

基于邻域互信息和自组织映射的特征基因选取

针对基因表达谱数据的高维度、低样本和连续型等特点,提出一种结合邻域互信息和自组织映射进行特征基因选取的方法.首先提出一种改进的Relief算法,对基因进行排序生成候选特征集合;然后提出基于邻域互信息的自组织映射算法对生成的候选特征基因进行聚类;最后利用提出的属性重要性系数从每一类簇中选择代表基因组成特征基因子集.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类结果.     

基于自适应邻域和自表示正则的无监督特征选择算法

为了更好地预处理未标记数据,大多数基于图正则的无监督特征选择算法通过构造样本的相似性矩阵来删除冗余信息并选择具有代表性的特征子集。这些方法中的大多数图都是用固定数量的近邻数来初始化,忽略了数据分布不均匀的问题。为了解决这个问题,提出了一种基于自适应邻域和自表示正则的无监督特征选择算法(Adaptive neighborhood regularized self-representation, ANRSR)来选择具有代表性和判别性的特征子集。为了保留局部内在结构,该算法将基于自适应邻域的流形正则化运用到自表示模型中,并利用了一种迭代方法来解决此优化问题。最后,选取4种经典的无监督特征选择算法,在几个基准数据集上进行了对比实验,验证所提算法能够选出具有更高聚类精度和互信息的判别性特征子集。     

结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法

现有大多数多标记流特征选择算法在进行特征选择时,往往忽略标记间的相关性,易导致算法预测精度的下降。为解决这一问题,提出一种结合邻域信息和标记相关性的在线多标记流特征选择算法;定义自适应邻域关系解决邻域粗糙集的粒度选择问题,将其推广到多标记学习中;利用互信息计算标记间的相关性得到标记权重;通过邻域粗糙集和标记权重评估特征和标记间的相关性,并设计特征在线重要度分析、在线相关性分析和在线冗余度分析3种指标,以实现在线评价动态候选特征。在7组多标记数据集以及5个评价指标上的实验结果表明,所提算法综合性能较优。     

基于邻域熵与蚁群优化的基因选择算法

针对基因表达数据集的基因选择问题,采用邻域熵度量与蚁群优化原理,提出一种基因选择方法.首先,引入邻域粗糙集模型对基因数据进行邻域粒化,定义邻域熵度量用于剔除冗余基因构成预选择基因子集;然后,采用邻域熵构造基因重要度作为启发式信息,发挥蚁群优化算法的分布式、正反馈及全局寻优的优势,运用蚁群优化算法从预选择基因子集中搜索出最小基因子集;最后,在选取的最小基因子集上进行分类测试.实验表明:建立在该最小基因子集上的分类器具有良好的分类性能.     

基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法

特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。     

基于多目标优化方法的一类k-Means自适应算法

【目的】针对k-Means聚类算法及MinMax k-Means聚类算法需要人为提前给定聚类数量而导致数据划分准确率偏低以及MinMax k-Means算法聚类效果受类簇边缘点影响较大等不足提出解决方案。【方法】将k-Means和MinMax k-Means算法的目标函数相结合,建立多目标优化模型,提出基于多目标优化方法的k-Means算法。分析簇数异常情况下最小中心方差与最大簇内方差之间的关系。【结果】发现当分类簇数大于最优簇数时,最小中心方差小于最大簇内方差,据此提出了基于多目标优化方法的k-Means自适应算法。【结论】数值实验表明：提出的自适应算法在人工数据集和UCI标准数据集均具有较好的自适应性且聚类效果较优。     

基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法

针对基于流形正则化自表示(MRSR)的无监督特征选择算法直接从原始的样本空间构造相似矩阵可能会 导致重构空间中样本的相似性描述得不够准确的问题,提出了基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择 (AMRSR)算法。 基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法在 MRSR 算法的基础上通过对相似矩阵施 加概率最近邻约束将相似矩阵的学习嵌入到优化过程中,在重构空间中自适应地学习样本的相似性,使得在每一 次迭代中获取更加精确的样本局部几何流形结构,从而选择具有代表性且保持局部几何流形结构的特征。 最后, 在四个公开数据集上进行了大量的对比实验,通过将算法的特征选择结果用于 K-means 聚类并采取两种常见的聚 类评价指标:聚类精确度和归一化互信息评价聚类效果。 实验结果表明,AMRSR 算法与现有的一些算法相比有更 高的聚类精确度和归一化互信息,进一步表明该算法特征选择效果更好。     

基于自适应LTSA算法的滚动轴承故障诊断

针对故障特征集维数高以及冗余的问题,提出一种自适应邻域选择的改进局部切空间排列维数约简方法.通过考虑流形的采样密度、局部弯曲度和局部切空间近似偏离角度,自适应构建样本邻域,以保证局部线性度,能提高算法鲁棒性.为提高故障诊断准确率,提出改进Fisher准则的特征评价方法,首先对原始特征集进行特征选择,优选出能表征类间散度大、类内散度小和低冗余的故障特征,然后采用改进的局部切空间排列算法进行特征融合,得到低维的敏感特征子集,并输入到k最近邻分类器进行故障识别.用滚动轴承不同部位、不同故障程度的实验数据验证了该方法的有效性.     

自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法

针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.     

广义邻域粗集下的集成特征选择及其选择性集成算法

针对实际模式识别系统中样本特征常具有的连续值属性、高维性、强相关性和冗余性等影响分类效果的问题,在广义邻域粗集模型下提出一种集成特征选择及其选择性集成算法.该算法先提取样本特征并利用所提出的马氏距离分布熵评估其重要度,再基于特征重要度构建广义邻域粗集模型,并在此模型上以特征重要度为启发式信息设计基于蚁群算法的属性约简算法,然后通过改变广义邻域粗集模型参数的方式获得更多具有更大差异性的基分类器,最后利用主成分分析法对产生的基分类器进行选择性集成.模拟电路故障诊断结果表明,该算法比AdaBoost等算法取得的分类精度至少提高了2.6%.     

最大熵方法中特征选择算法的改进与纠错排歧

对应用最大熵原理建立语言模型的特征选取方法作了改进.用特征模板从训练样本中获得候选特征集,应用频次与平均互信息相结合的方法从候选特征集中选取特征.在选择有效特征时,对候选特征集中出现频次大于某一限值的特征或平均互信息很大的特征直接加入有效特征集,且不是每选一个特征都调用参数的求解过程,从而加快了特征选择的速度.将改进的算法应用于文本纠错建议的排歧,实验证明,所改进的特征选择算法有效.     

一种改进的SOFM聚类算法研究

针对常规SOFM(self-organizing feature map)无监督的神经网络,提出了一种改进的自组织特征映射SOFM神经网络算法。在常规SOFM网络数据聚类算法基础上,分析了其在实际应用中存在的不足,对初始权值设定以及邻域范围选择等方面进行了算法的优化和改进,进而提高了SOFM神经网络聚类算法的正确率、收敛速度和实时性,并利用仿真实验进一步对提出的改进算法进行了验证。     

基于熵权法的过滤式特征选择算法

互信息过滤式特征选择算法往往仅局限于互信息这一度量标准.为规避采取单一的互信息标准的局限性,在互信息的基础上引入基于距离度量的算法RReliefF,从而得出更好的过滤式准则.将RReliefF用于分类任务,度量特征与标签的相关性;应用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)度量特征与特征之间的冗余性、特征与标签的相关性;最后,应用熵权法为MIC和RReliefF进行客观赋权,提出了基于熵权法的过滤式特征选择算法(filtering feature selection algorithm based on entropy weight method, FFSBEWM).在13个数据集上进行对比实验,结果表明,FFSBEWM所选择的特征子集的平均分类准确率和最高分类准确率均优于其他对比算法.     

基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法

谱聚类是目前最有效的视频镜头聚类算法之一,但是如何自动选择最优化的分类个数仍是谱聚类算法中的难题。该文提出一种基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法,对每个镜头采用分区域的Gauss混合模型(DGMM)进行特征建模,并提取模型参数特征作为镜头谱聚类的特征向量,通过构造DGMM和谱聚类的联合评价函数来自动选择最优化的分类个数和特征空间维数。实验结果表明,该文提出的算法比原有谱聚类算法分类结果更加准确和有效。     

基于信息损失量的特征选择方法研究及应用

通过研究特征变量与类变量的信息测度和特征子集与类变量之间信息测度计算方法,实现快速的特征选择。将基于扩展熵的信息损失量测度用于度量类变量之间的相关性。为避免计算联合互信息的复杂计算,提出了基于信息损失量的变量相关度增加量计算方法,在保证新增特征可提供更多信息量前提下,同时提高特征选择的速度。最后对UCI的3种分类数据集进行实例分析,利用支持向量机对选择的特征子集进行分类验证,并将分类结果与其它常用特征选择方法进行了比较。结果表明所提出的特征选择方法比现有的特征选择方法更有效。