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，旨在改善无监督学习环境下的特征选择过程。通过定义特征平均相关度度量，该方法运用聚类算法将具有强依赖关系的特征分组，从而减少不相关和冗余特征，提高数据挖掘和机器学习的效率。FSFC方法在UCI数据集上的实验结果表明其与有监督特征选择方法具有相似的性能。" 特征选择是数据挖掘和机器学习的关键步骤，它有助于减少模型复杂性，提升预测精度，以及加速学习过程。在无监督学习中，由于缺乏明确的目标变量，特征选择变得更加复杂，因为不能直接依赖于目标变量的相关性。针对这一挑战，论文提出了一种名为FSFC（Feature Selection based on Feature Clustering）的方法，它在特征空间中寻找相关特征的簇群。 FSFC方法首先定义了特征平均相关度，这是一种衡量特征间相互依赖程度的指标。这个度量标准帮助识别那些可能存在冗余的特征，即它们提供了相似的信息。接着，通过聚类算法（如K-means或层次聚类）对特征进行分组，使得同一簇内的特征具有较高的相关性。聚类过程在不同的子空间中进行，以确保所有可能的相关特征都被考虑。 一旦聚类完成，FSFC方法从每个簇中选择一个或多个代表性的特征子集，这些子集组合起来构成了最终的特征子集。选择代表性特征通常基于簇内特征的相关性、多样性以及它们对原始数据的解释能力。这样，可以有效地去除不相关特征，同时保留那些对数据建模至关重要的特征。 实验在UCI数据集上验证了FSFC的有效性，与传统的有监督特征选择方法（如过滤法、包裹法和嵌入法）相比，FSFC在特征约简和分类性能方面表现出了相当的效果。这表明，即使在无监督环境中，FSFC也能有效地处理特征选择问题，为无监督学习任务提供了一个有力的工具。 这项工作的重要性在于，它为无监督学习环境中的特征选择提供了一种新的、有效的策略，尤其是在数据集庞大且特征冗余的情况下。此外，通过聚类实现特征分组，可以更好地理解数据的内在结构，这对于后续的数据分析和模式发现具有重要意义。未来的研究可能会进一步优化聚类算法的选择和特征选择策略，以适应更广泛的应用场景。