[发明专利]一种高维不完整数据特征选择方法有效
| 申请号： | 201710388939.3 | 申请日： | 2017-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN107220346B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 李玉诺;尹春福;王妍;杨钧;李俊;吴阳;付永全 | 申请（专利权）人： | 荣科科技股份有限公司;辽宁大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28 |
| 代理公司： | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人： | 罗莹 |
| 地址： | 110027 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种高维不完整数据特征选择方法，涉及如下步骤：（1）判断初始数据是否为完整数据；若为不完整数据，则转到步骤（2）；若为完整数据，则转到步骤（3）；步骤（2）：假设现在有各个维度的数据,用1表示该数据项是完整的,用0表示该数据项是缺失的.计算每个维度的缺失率,接着计算缺失熵：依次算出每个维度的缺失熵;对结果进行加权平均；步骤（3）：在高维数据中进行特征选择时，通过比较原始数据矩阵的相关矩阵和随机矩阵在奇异值上的差异，对相关矩阵进行去噪。得到去噪后的相关矩阵和选择特征的数量,再进行奇异值分解，通过分解矩阵获得特征与类的相关性，根据特征与类的相关性和特征之间冗余性完成特征选择。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高维不 完整 数据 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
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