【摘 要】
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随着现实世界中的数据量不断增长与数据挖掘技术的发展,特征选择技术一直被应用在各个研究领域,作为消除高维数据所带来的维数灾难的有力工具。数据维度过高,往往使得机器学习模型缺乏可理解性,或者出现过拟合现象。而通过特征选择技术,可以提高特征集合代表能力,进而提升后续学习模型的泛化能力。针对高维无标签数据,本文基于遗传算法,在加速特征子集搜索速度同时使得算法能够得到全局最优解,并且在缺少先验知识的情况下,
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随着现实世界中的数据量不断增长与数据挖掘技术的发展,特征选择技术一直被应用在各个研究领域,作为消除高维数据所带来的维数灾难的有力工具。数据维度过高,往往使得机器学习模型缺乏可理解性,或者出现过拟合现象。而通过特征选择技术,可以提高特征集合代表能力,进而提升后续学习模型的泛化能力。针对高维无标签数据,本文基于遗传算法,在加速特征子集搜索速度同时使得算法能够得到全局最优解,并且在缺少先验知识的情况下,能够自适应确定最优特征子集大小,本文通过结合遗传算法和K-Means聚类,提出了一种无监督特征选择算法（GACFS）。并且通过与传统特征选择算法（PCAScore）相比较,论证GACFS的有效性。最后将GACFS算法应用于乳腺肿瘤数据中,实现在无标签信息的情况下,对特征子集进行自适应特征选择与分析。实验信息表明,GACFS算法能过够在缺少标签信息的情况下给出自适应数目的最优特征子集,并且在后续学习的过程中获得更优的模型性能,进一步提升了无监督机器学习性能,在后续乳腺癌数据聚类分析应用中,通过应用GACFS算法进行特征选择和聚类分析,得出最优各个肿瘤指标特征,为后续分析过程提供可靠保证。本算法亦存在不足之处,处理超高维数据时,由于Wrapper模型对于时间复杂度要求更高,获取全局最优特征子集所需要的时间随特征数量增加,呈现指数增长趋势,有待进一步研究。
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