【摘 要】
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为了更好地对数据实现降维,讨论了特征选择与特征变换两种技术。对于特征选择,按照特征子集的形成方法可分为穷举法、启发式方法、随机方法、智能优化方法等;按照评价函数的
【机 构】
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哥仑比亚大学精神病学系脑成像实验室,东南大学信息科学与工程学院
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为了更好地对数据实现降维,讨论了特征选择与特征变换两种技术。对于特征选择,按照特征子集的形成方法可分为穷举法、启发式方法、随机方法、智能优化方法等;按照评价函数的类别可分为筛选式、封装式、嵌入式。对于特征变换,传统的方法采用线性降维方法,主要有非负矩阵分解、因子分析、主成份分析、奇异值分解、独立成分分析等;目前的方法是非线性降维方法,以流形学习为代表。对各种不同方法详细探讨其原理与流程,并进行了性能比较。
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