使用Relief算法对鸢尾花卉数据集进行特征选择

"这篇上机实践报告主要介绍了刘鹏同学在2018年使用Relief算法对鸢尾花卉数据集进行特征选择的过程。实验旨在学习R语言中的变量选择技术，利用Windows10和Visual Studio 2017 Enterprise环境进行。鸢尾花卉数据集是一个经典的多变量分析数据，由安德森采集并由费雪用于判别分析，包含了山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾三个种类，每类50个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。Relief算法是一种基于特征权重的特征选择方法，适用于分类问题，最初由Kira提出。" 在这次实验中，刘鹏同学的目标是掌握如何使用R语言进行特征选择，这一过程对于数据挖掘和决策支持至关重要。他选用的鸢尾花卉数据集是数据分析领域一个非常著名的案例，源自1936年埃德加·安德森的研究，后来由罗纳德·费雪进一步用于统计分析。这个数据集包含150个样本，分别属于山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾三个类别，每个样本有4个数值特征，即花萼和花瓣的长度与宽度。 Relief算法是特征选择的一种有效方法，它通过计算特征对实例近邻的区分能力来评估特征的重要性。在分类问题中，算法会随机选取一个样本，查找与其最近的同类样本（近似样本）和不同类样本（误分类样本），然后根据特征值的差异来更新特征的权重。特征权重的更新考虑了特征值对实例分类的影响，高权重特征通常对分类更具有区分度。 在实验中，刘鹏同学可能会首先加载数据，然后实现或调用R语言中的Relief算法库，对鸢尾花卉数据集的4个特征进行评估，最终找出最具区分力的特征进行后续的分析和建模。这样的特征选择可以帮助减少模型复杂度，提高分类准确性，同时也有助于理解数据的主要驱动因素。 在实验平台上，刘鹏使用的是Windows 10 Pro 1803操作系统，配合Microsoft Visual Studio 2017 Enterprise进行开发工作，而R语言环境则是RStudio，这是一款流行的R语言集成开发环境，提供了友好的界面和强大的数据处理功能。 这次实验是一个结合理论与实践的典型示例，通过Relief算法对鸢尾花卉数据集的特征选择，不仅锻炼了刘鹏同学的编程能力和数据分析技能，也加深了他对特征重要性和数据挖掘方法的理解。