流特征选择挖掘高维数据显露模式

"显露模式挖掘是一种在高维数据集中寻找具有显著变化趋势的模式，用于构建精确的分类器。在机器学习中，如果所有特征在开始前不可用，这一任务会变得尤为困难。该文提出了一种创新技术，即通过流特征选择来挖掘显露模式。这种方法将高维数据转化为特征流，每次特征到达就立即处理，并利用特征相关性和EP（显露模式）的预测能力之间的关系，指导在线挖掘过程。实验表明，这种方法在预测准确性、模式数量和运行时间上优于传统方法，尤其适用于处理那些拥有大量特征的数据集，如图像处理、基因表达数据和文本数据等。" 文章详细解释了显露模式（EP）的概念，它是一种支持度显著变化的模型，用于构建高精度的分类系统。然而，随着特征维度增加到数千，挖掘EP变得复杂，主要由于候选EP的数量庞大，存储、检索和优化成为难题。随着大数据集的涌现，包含成千上万的特征流，这个问题变得更加紧迫。 研究者提出了两个关键问题：一是如何有效地从高维数据集中挖掘出少量有预测性的EP；二是如何在大特征空间中预测EP，尤其是在无法进行全面搜索的情况下。为解决这些问题，他们引入了流特征的概念，通过动态处理特征流，实时评估每个特征对EP挖掘的贡献。这种方法结合了特征相关性和EP的预测能力，以引导在线挖掘过程，从而在大规模特征空间中找到预测性强且效率高的EP子集。 实验部分对比了新方法与其他已知方法，证明了其在预测准确性、模式数量以及运行时间方面的优越性。这表明流特征选择方法对于处理高维数据集中的显露模式挖掘是一个有效且实用的解决方案，尤其在特征不可预知或者特征空间过于庞大的情况下。关键词包括显露模型、特征相关性以及流特征，强调了这些概念在算法设计、实验评估和特征选择中的重要性。 这项研究提供了一种新的策略，应对高维数据集的挑战，特别是在特征不断变化或不完全可用的环境中，为数据挖掘领域开辟了新的可能性。