Relief算法在Iris数据集上的特征选择实战

在本篇实验报告中，我们探讨了如何利用 Relief 算法对 Iris 数据集进行特征选择。Iris 数据集是一个经典的多变量分析数据集，由150个鸢尾属花朵样本组成，分为山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾三类，每个样本有四个定量特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这个数据集常用于分类任务，特别是演示如何通过这些属性预测花的种类。 Relief 算法是一个基于特征加权的特征选择方法，由 Kira 提出，主要用于解决二类分类问题。算法的核心思想是根据特征在区分样本类别方面的表现来计算其权重。具体步骤包括以下几个关键环节： 1. **数据预分析**：首先，通过R语言环境（如RStudio）处理数据集，对特征进行预处理和理解，这对于后续的特征选择至关重要。 2. **算法原理**：Relief算法关注的是特征与类别之间的关联性，即特征能否有效地帮助区分同一类别的样本和不同类别的样本。它通过比较近似样本（NearHit和NearM）的距离，衡量特征对分类的重要性。对于一个样本，算法会选择与其相似的同类别样本（近似正例）和不相似的异类别样本（近似负例），以此评估特征的区分能力。 3. **权重计算**：特征的权重是基于它对样本分类的贡献，如果一个特征能够准确地将近似正例样本和近似负例样本区分开，那么它的权重就会提高。反之，如果一个特征不能有效区分，其权重会降低。当权重低于预先设定的阈值时，该特征可能会被剔除。 4. **应用到Iris数据集**：在实验中，学生学习如何将Relief算法应用于Iris数据集，通过迭代过程不断更新特征权重，最后筛选出对分类最具影响力的特征，这对于简化模型、提高预测性能以及理解数据特征的相对重要性具有重要意义。 总结来说，此实验让学生了解如何在实际项目中使用 Relief 算法，它是一种实用且直观的特征选择工具，尤其适用于需要减少特征冗余并提高模型解释性的场景。通过这个过程，不仅提升了对数据挖掘和R语言的理解，还强化了对特征选择策略的认识。