基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究.docx

基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究
基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究
摘要：随着数据量的增加和应用的广泛，数据挖掘算法的研究和应用越来越重要。在数据挖掘中，特征加权和特征选择是两个核心问题。特征加权可以提升算法的准确性，而特征选择可以减少特征空间的维度，提高算法的效率。本文主要研究了基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法，并在UCI数据集上进行了实验验证。
1.引言
数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有用的信息和模式的过程。在数据挖掘中，特征加权和特征选择是两个重要的问题。特征加权是根据特征的重要性为每个特征赋予一个权重，从而提升算法的准确性。特征选择则是从原始特征集中选择出一部分有用的特征，减少特征空间的维度，提高算法的效率。
2.相关工作
目前，已经有很多基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法被提出。例如，基于遗传算法的特征选择算法、基于信息增益的特征选择算法等。这些算法在一定程度上提升了算法的性能和效率。
3.特征加权算法
特征加权算法通过为每个特征赋予一个权重，来提升算法的准确性。特征加权可以基于一些经验规则，也可以基于一些机器学习算法。本文主要使用了基于遗传算法的特征加权算法。
4.特征选择算法
特征选择算法可以减少特征空间的维度，提高算法的效率。常见的特征选择方法有过滤式特征选择和包裹式特征选择。本文主要使用了基于信息增益的特征选择算法。
5.实验设计与结果分析
本文在UCI数据集上进行了实验验证，比较了基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法的性能和效率。实验结果表明，特征加权和特征选择可以显著提升算法的性能和效率。
6.结论与展望
本文主要研究了基于特征加权和特征选择的数据挖掘算法。实验结果表明，特征加权和特征选择可以提升算法的性能和效率。未来，可以进一步研究加权和选择的策略和方法，提升算法的性能和效率。
关键词：数据挖掘、特征加权、特征选择、UCI数据集、算法性能
参考文献：
1.Yu,H.,&Liu,H.(2003).Featureselectionforhigh-dimensionaldata:Afastcorrelation‐basedfiltersolution.Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonMachineLearning(ICML-2003),856-863.
2.Li,Y.,Liu,J.,&Gong,M.(2007).Anovelhybridfeatureselectionmethodforhigh-dimensionaldata.Neurocomputing,70(10-12),2106-2116.
3.Zhang,H.,Yu,C.,Deng,Y.,Zhang,S.,&Li,Y.(2018).Afeatureweightingmethodbasedondatadistributionforproteinsubcellularlocationprediction.Neurocomputing,309,56-65.