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无监督特征选择算法的分析与总结

《电子技术与软件工程》2019年 第5期 | 郭双乐 张建光 赵鑫 耿玉菊 石龙   滨州学院信息工程学院 山东省滨州市256603 衡水学院数学与计算机学院 河北省衡水市053000 衡水学院科研处 河北省衡水市053000
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摘 要:高维无标记数据的出现不仅使数据处理的时间和空间复杂度增加,同时还会使训练模型出现过拟合,因此对高维无标记数据降维变得越来越必要。特征选择是数据降维的有效方法,本文给出了几种具有代表性的无监督特征选择方法,并指出了这些算法的优缺点,为进一步研究基于无监督的特征选择提供了理论基础。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
【关键词】 降维 特征选择 无监督
【出 处】 《电子技术与软件工程》2019年 第5期 181-182页 共2页
【收 录】 中文科技期刊数据库