多准则排序+C-SVM特征选择法提升数据挖掘效率

本文主要探讨了在数据挖掘领域中面临的一个关键问题：如何有效地处理高维数据，以减少存储需求、缩短知识挖掘时间并提高预测精度。传统的特征选择方法往往难以确定最佳特征数量且分类准确率仍有提升空间。针对这些问题，作者提出了一种名为“多准则赋权排序与C-SVM相结合的特征选择算法”（mCRC）。 mCRC算法的核心在于它综合了两个关键的特征评估准则：相关性和冗余度。首先，通过多准则赋权排序，该算法同时考虑了每个特征与目标变量之间的关联强度以及特征之间的相似度，以此来衡量其重要性。这种排序方式旨在找到那些既能反映目标特性又能保持低冗余度的特征。 其次，mCRC利用C-SVM（支持向量机）作为特征选择的决策工具。C-SVM是一种强大的监督学习模型，它能够有效地处理非线性问题。在排序后的特征列表中，mCRC采用顺序前向浮动搜索策略，逐步选择重要性最高的特征，直到达到预设的最佳特征子集大小或者满足一定的性能指标。 实验结果显示，相比于仅依赖互信息或类别可分性单一准则的特征选择方法，mCRC能够在更短的时间内发现具有更好分类性能的特征子集。这意味着mCRC不仅提高了效率，还在保持或甚至提升模型性能的同时，有效地降低了数据集的维度，从而减轻了系统的存储负担和模型训练的成本。 这篇论文对于解决大规模和高维度数据挖掘中的挑战具有重要意义，提出的方法为数据挖掘提供了更为快速、高效和精确的特征选择策略，有助于提升机器学习算法的实用性和有效性。在实际应用中，mCRC算法有望广泛应用于各种领域，如图像识别、生物信息学、金融预测等，以优化数据分析过程。