特征选择的一点个人笔记

前一阵被师妹问维生素论文里的特征选择，Fisher score和Laplacian score两种方法一直也没讲。于是趁把第四篇论文刚投完，马上把这个总结一下。

Fisher特征选择的主要思想是，认为鉴别性能强的特征的表现是类内部样本点的距离尽可能小，类之间的距离尽量大。

       假设数据中有n个样本属于C个类别（忽然觉得这个不是我师兄反复强调的多标签分类问题吗- -），每个类分别包含n_i个样本，m_i^k表示第i类样本的取值，单个特征的Fisher准则表示为：

       J_fisher(k)=S_B/S_W

其中,k表示第k维，S_B，S_W表示第k维特征在训练样本集上的类间方差和类内方差。(之前本博客笔误写错了，这里目前改过来了)

这样我们就可以判断出类别区分度好的特征，即Fisher值趋近于零的特征。

参考文献： 基于Fisher准则和特征聚类的特征选择 ，《计算机应用》 2007年11期

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下面是Laplacian得分的判别法总结。

Laplacian score 算法是fisher score的推广，优先选择权重比较小的那些。

第一步，用所有数据建图：

如果x_i和x_j是一类，或者是K近邻，则x_i和x_j相连。

第二步，计算S_ij。相邻的点使用下面公式计算：

S_ij = exp(- ||x_i - x_j||² / t),其中t为给定的宽度，一般为1

第三步，使用谱图理论的对角矩阵D来估计（下图是推导过程）

因为大家都知道，拉普拉斯矩阵的公式：L=D-S，则f_r = f_r - f_r^TD1 / (1^TD1) 1

第四步，

对于每个特征的拉普拉斯矩阵，有

L_r=f_r^TLf_r/(f_r^TDf_r)

参考博客来自：http://www.cnblogs.com/chend926/articles/2511666.html

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其他的特征选择方法，包裹器方法如启发式搜索，嵌入式方法如决策树。

转载于:https://www.cnblogs.com/ubiwind/p/9629436.html