基于析因設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系挖掘算法
資料介紹
針對(duì)高維大數(shù)據(jù)的降維問(wèn)題,提出了一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)析因設(shè)計(jì)的特征選擇算法-FFD。首先,使用析因設(shè)計(jì)的因子效應(yīng)作為過(guò)濾式特征選擇算法中特征與目標(biāo)變量之間相關(guān)關(guān)系的度量標(biāo)準(zhǔn);其次,提出一個(gè)分治算法用于搜索適合于輸入數(shù)據(jù)集的最優(yōu)析因設(shè)計(jì);再次,為了解決傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)需要人工執(zhí)行實(shí)驗(yàn)的問(wèn)題,提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法從輸入數(shù)據(jù)集中自動(dòng)搜索析因設(shè)計(jì)的響應(yīng)值;最后,根據(jù)設(shè)計(jì)矩陣和平均響應(yīng)值計(jì)算因子效應(yīng),并使用因子效應(yīng)對(duì)特征和交互作用進(jìn)行排序,得到顯著的特征和交互作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,F(xiàn)FD的平均分類(lèi)錯(cuò)誤率比互信息最大化算法( MIM)降低了2.95個(gè)百分點(diǎn),比聯(lián)合互信息最大化算法(JMIM)降低了3.33個(gè)百分點(diǎn),比ReliefF算法降低了6.62個(gè)百分點(diǎn)。因此,F(xiàn)FD在實(shí)際數(shù)據(jù)集中能有效挖掘與目標(biāo)變量相關(guān)的特征和交互作用。
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