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上传时间: 2022-03-25 15:18:44
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用Relief算法进行特征选择,最早提出的 Relief 算法主要针对二分类问题,该方法设计了一个“相关统计量”来度量特征的重要性,该统计量是一个向量,向量的每个分量是对其中一个初始特征的评价值,特征子集的重要性就是子集中每个特征所对应的相关统计量之和,因此可以看出,这个“相关统计量”也可以视为是每个特征的“权值”。可以指定一个阈值 τ,只需选择比 τ 大的相关统计量对应的特征值,也可以指定想要选择的特征个数 k,然后选择相关统计量分量最大的 k 个特征。