MMMay, 2022

基于集合博弈理论的无监督分类数据特征排序

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TL;DR本文提出了一种基于博弈理论、计算特征重要性的方法，用于无监督特征选择并消除冗余，结果表明该方法在降低冗余率的同时最大化数据信息。同时，本文还介绍了一种计算 Shapley 值的算法的近似版本，使其能够降低复杂度。
unsupervised feature selectionredundancy-eliminationfeature importance scorescoalitional game theoryshapley values
发现论文，激发创造
  • 无监督特征选择方法的性能分析

    本文比较了不同算法在特征选择方面的效果，结果表明 PCA、Rough PCA、USQR 和 EDR 算法能够快速筛选出对数据分类最相关的特征。

    Jun, 2013

  • 非线性特征聚合：基于理论的两个算法

    本文提出了两种基于非线性变换和广义线性模型的降维算法，分别适用于回归和分类问题，测试表明算法效果竞争力强。

    Jun, 2023

  • 特征合奏：判别特征选择遇见无监督聚类

    本文提出了一种高效的算法，以一种高效、紧凑的方式从候选项中发现输入特征或分类器的稀疏表示，用于大规模识别，并在训练速度和性能方面显着优于传统方法和强大的分类器，特别是在有限的训练数据的情况下。

    Nov, 2014

  • 通过挖掘多个任务之间的相关性进行半监督特征分析

    该论文提出了一种新颖的半监督特征选择框架，通过挖掘多个任务之间的相关性，并将其应用于不同的多媒体应用程序，从而提高特征选择的性能。

    Nov, 2014

  • 无监督特征分析及类间间隔优化

    该论文提出了一种基于无监督学习的特征选择方法，将最大间隔准则和基于稀疏性的模型整合到一个联合框架中，将类间间距和特征相关性同时考虑，通过将 Kmeans 嵌入框架中来生成伪类标签，从提取特征系数矩阵的稀疏结构来有效去除噪声和无关特征，并提出了一种收敛保证的算法以迭代地寻找最优解，对六个基准数据集进行了广泛的性能评估，实验结果表明，该方法的性能优于所有其他对比方法。

    Jun, 2015

  • 基于冗余感知的无监督基因集合排名

    利用重要性分数按照覆盖集的角度对基因集合进行排序，从而增加基因集合的可解释性，并在 Shapley 值计算中引入冗余感知。

    Jul, 2023

  • 无限潜变量特征选择：基于概率潜图的排名方法

    本文提出了一种基于概率潜变量图的鲁棒性特征选择算法，它通过将特征子集视为图上的路径，在考虑所有特征子集的同时执行排名步骤，并将相关性建模为 PLSA 启发式生成过程中的潜在变量。实验表明，该方法在许多不同的场景和难度下都可获得最高性能水平，并在特征选择领域设定了一个新的最佳状态。

    Jul, 2017

  • 聚类算法的指标对无关特征的敏感性

    聚类算法在数据分析中被广泛使用，本文研究了加入无关特征对聚类结果的影响，并发现 Silhouette 系数和 Davies-Bouldin 分数对无关特征最为敏感，因此可用于无监督聚类任务中的特征选择。

    Feb, 2024

  • 贪婪特征选择：通过贪婪方法进行分类器依赖特征选择

    本研究介绍了一种名为贪婪特征选择的用于分类任务的特征排序新方法，并通过理论和数值测试探究了该方法在模型容量指标以及预测活动太阳的地球有效表现问题上的好处。

    Mar, 2024

  • 特征重要性的固有不一致性

    本文提出一种新的特征重要性得分框架，通过将特征空间重新划分成可分离集合，从而统一了现有研究所存在的不一致性，实现了对机器学习算法的可解释性。

    Jun, 2022