无监督学习下的特征聚类选择方法FSFC

"一种基于特征聚类的特征选择方法 (2015年) - 特征选择在数据挖掘和机器学习中的应用" 在数据挖掘和机器学习领域，特征选择是一项重要的预处理技术，旨在降低数据复杂性，提高模型效率和准确性。论文“一种基于特征聚类的特征选择方法”(FSFC)主要关注在无监督学习环境下的特征选择问题。FSFC方法首先定义了一个特征平均相关度的度量，用于评估特征间的关联程度。在这一基础上，通过聚类算法对特征进行分组，将那些具有高度依赖关系（冗余特征）的特征归入同一簇。 该方法的执行流程如下： 1. **特征相关度度量**：在无监督学习场景下，特征之间的相关度是衡量其重要性和冗余的关键。FSFC提出了一个新的度量标准，用于量化特征间的平均相关度。 2. **特征聚类**：运用聚类算法，如K-means或层次聚类等，在不同的子空间中对特征进行分组。这个过程使得具有强相关性的特征被分配到相同的簇内。 3. **特征子集选择**：在每个簇群中，选取最具代表性的特征子集。这些特征代表了簇内的主要信息，有助于减少不相关和冗余特征。 4. **特征子集构建**：最终，从所有簇群中选取的代表性特征子集合并，形成一个精简的特征集，用于后续的分析和建模。 实验部分，FSFC方法在UCI数据集上与一些经典的有监督特征选择方法进行了对比，如递归特征消除(RFE)和基于卡方检验的方法等。结果显示，FSFC在特征约减效果和分类性能上与这些有监督方法相当，证明了其在无监督学习中的有效性。 论文作者指出，这种方法特别适用于处理大规模数据集，因为它能够有效处理特征冗余，同时保留关键信息。此外，FSFC的无监督特性使其在缺乏标签数据的情况下依然能发挥作用，这对于许多现实世界的问题来说是极其有价值的。 关键词涉及特征选择、特征聚类、相关度和无监督学习，表明这篇论文的主要贡献在于提供了一种新的无监督特征选择策略，通过特征聚类来优化特征集，从而提高数据处理和模型构建的效率。此方法不仅对学术研究有指导意义，而且在实际应用中，特别是在大数据分析和自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。