R语言实现：基于熵度量的无监督特征选择进行数据维归约

"刘鹏同学在云南大学数学与统计学院的《数据挖掘与决策支持实验》中进行了名为'对机器生产数据进行特征选择'的上机实践，该实验旨在通过R语言进行变量选择，实现数据的维归约。实验采用了一种基于熵度量的无监督特征选择方法，以减少数据集的维度，同时保持数据质量不降低。实验平台为Windows10 Pro 1803，使用Microsoft Visual Studio 2017 Enterprise和RStudio进行开发。" 在这个实验中，刘鹏同学面临的问题是处理一个包含产品加工与产品良率的数据集。数据集共有四列自变量（产品编号、第一阶段加工时间、第一阶段机台类型、第二阶段加工时间、第二阶段机台类型）和一列因变量（良率）。加工时间是连续数值型数据，而机台类型则是离散的分类数据。数据规约的目标是通过删除列、删除行或减少列中值的数量来简化数据，这有助于去除冗余或无关信息，同时保持数据的关键特征。 数据规约的重要性在于，它可以提高数据处理效率，降低存储需求，并可能提升后续数据分析的精度。理想的归约算法应具备可测性，即能准确评估近似结果的质量；可解释性，使得简化后的模型仍能清晰理解；以及稳健性，即使在数据存在噪声或异常值时也能保持稳定性能。此外，无监督特征选择方法，如基于熵度量的方法，通常用于检测变量之间的相关性和信息含量，帮助识别对目标变量影响最大的特征。 在刘鹏同学的实验中，他可能采用了熵作为衡量信息量的指标，熵是一种衡量随机变量不确定性的度量，常用于信息理论和数据挖掘中。通过计算每个特征对整体熵的贡献，可以判断哪些特征对良率的影响最大。在实际操作中，可能会先计算每个特征的条件熵，然后比较不同特征去除后对总熵的影响，选择降低熵最多的特征进行保留。 实验的最后部分可能涉及编写R代码，执行特征选择过程，并分析结果。通过比较维归约前后的模型性能，如预测准确率、模型复杂度等，来验证维归约的有效性。这个过程不仅锻炼了刘鹏同学的数据处理能力，也为后续的数据挖掘任务提供了优化的数据基础。