鸢尾花数据集的PCA-Relief特征选择与数据标准化方法研究

本文献针对鸢尾花数据集进行深入研究，该数据集常用于分类任务，包含150个样本，分为3类，每类50个，每个样本由4个属性组成。作者首先回顾了文献中的关键观点，如数值标准化对数据分析结果的影响和维归约的重要性，以及机器学习中维归约算法（如PCA和Relief）的基础理论和实现方法。 在实际操作中，数据预处理是关键步骤。尽管数据集已预先处理过，但仍需执行标准化和特征选择。数据标准化被用来解决不同指标间的量纲和数量级差异问题，通过z-score方法确保各属性值在相同的尺度上，消除数值较大或较小的指标对分析结果的主导性。该文中介绍了一个名为`featureNormalize`的函数，用于计算每个属性的均值和标准差，并根据这些统计量对数据进行标准化。 特征选择是另一个核心环节，它旨在从原始特征中选出最具信息价值的部分，以提升模型性能。特征选择的目标是减少冗余和无关特征，降低计算复杂度，同时保持模型的预测精度。这通常涉及寻找一个最优特征子集，该子集能在特定评价标准下，在训练和测试数据上表现出色。特征选择涉及到多种策略，如过滤方法、包裹方法和嵌入方法，它们各自依据不同的准则进行特征评估和选择。 本文研究了鸢尾花数据集的预处理和特征工程，特别是在标准化和特征选择这两个关键步骤上的技术应用。通过这样的处理，作者旨在优化数据质量，提升分类算法的效果，为后续的机器学习建模打下坚实基础。