高维数据特征降维研究综述

高维数据特征降维研究综述

胡洁

【期刊名称】《计算机应用研究》

【年(卷),期】2008(025)009

【摘要】特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个核心问题.综述国际上关于特征降维的研究成果,总结并提出了较完备的特征降维模型定义;通过列举解决特征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣.并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展趋势.

【总页数】6页(2601-2606)

【关键词】降维;机器学习;特征选择;特征抽取;评估准则

【作者】胡洁

【作者单位】北京大学视觉与听觉信息处理实验室,北京,100871;北京大学信息科学技术学院智能科学系,北京,100871;北京大学数字图书馆研究所,北京,100871

【正文语种】中文

【中图分类】TP181

【相关文献】

1.多重假设检验及其在大数据特征降维中的应用 [J], 潘舒; 祁云嵩

2.高维数据的特征选择研究 [J], 杨杨; 吕静

3.高维数据分类中的特征降维研究 [J], 刘立月; 黄兆华; 刘遵雄

4.结合语义与统计的特征降维短文本聚类 [J], 杨婉霞; 孙理和; 黄永峰