嵌入式无监督特征选择:欧盟FS算法

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嵌入式无监督特征选择(Embedded Unsupervised Feature Selection, EUFS)是近年来在无监督特征选择领域的一个重要进展。传统上,由于缺乏标签信息,大多数无监督方法依赖于先通过聚类算法生成集群标签,然后将这些标签视为监督信息,再运用稀疏学习技术进行特征选择,如通过Lasso、Elastic Net等方法进行回归或分类问题中的特征选择。这种方法虽然在一定程度上结合了聚类和特征选择,但通常需要两个步骤,效率和性能可能受到限制。 本文由Suhang Wang、Jiliang Tang和Huan Liu三位学者提出,他们来自美国亚利桑那州立大学计算、信息和决策系统工程学院。他们针对这一现状,提出了一个新颖的无监督特征选择算法——EUFS(Embedded Unsupervised Feature Selection)。与传统方法不同,EUFS直接将特征选择过程融入到聚类算法中,无需先进行标签生成,而是利用稀疏学习的原理,通过交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)来解决优化问题。这样做的好处在于简化了流程,减少了中间环节的潜在误差,并且可能提高特征选择的精确性和效率。 EUFS的优势在于其端到端的学习过程,它能够在一次优化过程中同时完成聚类和特征筛选,这使得模型能够更好地捕捉数据中的内在结构,同时减少对假设性标签的依赖。实验结果显示,相比于基于标签的策略,EUFS在多种数据集上展示了更好的性能,尤其是在处理高维数据和噪声较多的情况下,其鲁棒性和效率具有明显优势。 嵌入式无监督特征选择是一种创新的方法,它将无监督聚类和有监督特征选择的优势相结合,通过稀疏学习的数学框架,实现了在无标签数据环境中进行有效的特征选择。EUFS的提出为无监督机器学习提供了新的视角和实践工具,对于大数据分析和复杂系统建模等领域具有实际应用价值。在未来的研究中,这种无监督特征选择的理论和技术可能会得到进一步的发展和优化。