【摘 要】
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随着现代通信5G技术和各种智能化技术的迅速发展,当今社会毋庸置疑已经逐步踏入了信息化大数据时代。无论是现实生活还是虚拟网络上,越来越多的数据被源源不断地产生,数据的类型也越来越纷杂,这在为机器学习、数据挖掘等领域带来充足支持的同时也带来了许多挑战。在大数据时代数据挖掘领域常面临着高维数据问题,此时就需要使用特征选择方法筛掉数据中的信息冗余数据和噪音数据。生活中遇到的分类问题常出现数据不均衡的情况,
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随着现代通信5G技术和各种智能化技术的迅速发展,当今社会毋庸置疑已经逐步踏入了信息化大数据时代。无论是现实生活还是虚拟网络上,越来越多的数据被源源不断地产生,数据的类型也越来越纷杂,这在为机器学习、数据挖掘等领域带来充足支持的同时也带来了许多挑战。在大数据时代数据挖掘领域常面临着高维数据问题,此时就需要使用特征选择方法筛掉数据中的信息冗余数据和噪音数据。生活中遇到的分类问题常出现数据不均衡的情况,例如人脸识别、客户流失、邮件过滤以及文本分类。数据不均衡分类问题和高维数据问题常常重叠出现,而数据不均衡问题会使选择特征的过程中更具偏向性,因此本文重点研究数据不均衡对特征选择的影响及解决方法。本文在原有relief特征选择算法基础上提出先使用kmeans-smote升采样再运用relief进行特征选择,利用python工具在uci数据库中MUSK数据集中进行效果验证,对比两个特征选择在三种分类算法上的模型性能。除此之外本文还探究了三种特征选择方法和三种分类算法在不均衡数据集上的搭配选择。
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