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| 基于非负矩阵分解的代价敏感特征选择 | |
| 作者单位： | ;1.闽南师范大学计算机学院福建省粒计算重点实验室 |
| 摘 要： | 数据降维可降低分析处理多维数据的复杂度和成本.特征选择是常见的数据降维方法.传统的特征选择算法更多关注算法的分类性能,忽略了对选择过程中产生的测试代价(Cost-test)的考虑.基于此提出一种新的基于非负分解的代价敏感特征选择方法(NmfCt).NmfCt算法构造的目标函数能够同时约束重建误差最小和测试代价最小,在对数据进行预处理降维的同时,不但能确保较好的分类正确率(Accuracy),而且还能保持较低的测试代价. |
| 关 键 词： | 机器学习 代价敏感 特征选择 非负矩阵分解 |
Cost-Sensitive Feature Selection based on Non-Negative Matrix Factorization |
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