模糊聚类在特征选取中的应用

作者：刘全金; 赵志敏; 李颖新

来源：南京航空航天大学学报, 2012, (06): 881-887.

DOI：10.16356/j.1005-2615.2012.06.008

• 特征选取
• 模糊迭代自组织数据分析技术
• 层次聚类
• 支持向量机
• K近邻 feature selection
• fuzzy iteractive self-organizing data analysis technique(ISODATA)
• hierachical clustering
• support vector machine(SVM)
• K-nearest neighbor

提出了一种基于模糊聚类算法的高维特征选取方法。首先,利用Bhattacharyya距离过滤样本类别无关的特征;然后,基于递归特征剔除过程,提出了基于模糊迭代自组织数据分析技术(Interactive self-organizing dataanalysis technique,ISODATA)聚类方法,以样本与聚类中心的加权距离作为可分性指标,产生候选特征子集;最后,以候选特征子集分类和聚类的接受者操作特征曲线下面积(Area under the receiver operating characteristiccurve,AUC)值和正确率作为目标函数,确定最佳特征子集。将该方法用于选取5个...

• 单位
  北京经纬纺机新技术有限公司; 安庆师范大学; 南京航空航天大学