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特征維度降維算法——平均影響值算法(MIV)免費(fèi)MATLAB代碼獲取，西儲大學(xué)數(shù)據(jù)為例

2年前作者：今天吃餃子分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了特征維度降維算法——平均影響值算法(MIV)免費(fèi)MATLAB代碼獲取，西儲大學(xué)數(shù)據(jù)為例。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

1. 原理概述????

????????眾所周知，常用的特征維度降維方法有主成分分析，因子分析法，平均值影響法。而平均影響值算法（MIV）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入變量進(jìn)行降維的最好方法之一。

????????在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)際應(yīng)用中，由于沒有明確的理論來確定輸入變量，即網(wǎng)絡(luò)輸入神經(jīng)元難以確定。假如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量中摻雜一些不重要的自變量，不僅會增加模型的訓(xùn)練時間，也會降低模型準(zhǔn)確性。因此篩選出影響程度大的網(wǎng)絡(luò)輸入變量對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)具有重要意義。

????????平均影響值(MIV)是評估輸入自變量對輸出變量影響程度的一個指標(biāo)，MIV的正負(fù)表示該自變量對輸出變量的影響方向，其絕對值大小表示影響程度。MIV通過對自變量特征指標(biāo)值進(jìn)行加減10％，構(gòu)建兩個新的訓(xùn)練樣本，計算其對輸出的影響變化值(IV)，然后將影響變化值(IV)平均得到該自變量的MIV值，最后將每個自變量都重復(fù)上述步驟得到每個自變量的MIV值，并按絕對值大小對各自變量的影響程度進(jìn)行排序。

2. 實(shí)驗部分

????????以西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)為例，計算軸承數(shù)據(jù)的均值，方差，峰值，峭度，有效值，峰值因子，脈沖因子，波形因子，裕度因子共九個指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元。通過MIV值計算，篩選出特征重要度重要的幾個指標(biāo)，達(dá)到特征降維，提升診斷精度的目的。

????????代碼實(shí)現(xiàn)的功能有很多，包含原生數(shù)據(jù)的滑動窗口處理，特征值計算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，MIV值計算，以及特征篩選后的診斷結(jié)果。大家按需所取，如果感覺代碼臃腫的后臺可以留言，我可以將代碼分開再發(fā)幾篇文章供大家參考。

????先上代碼結(jié)果：

????MIV值計算結(jié)果：

特征維度降維算法——平均影響值算法(MIV)免費(fèi)MATLAB代碼獲取，西儲大學(xué)數(shù)據(jù)為例

?????????篩選后的前四個重要的特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元輸入，帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的結(jié)果如下：

特征維度降維算法——平均影響值算法(MIV)免費(fèi)MATLAB代碼獲取，西儲大學(xué)數(shù)據(jù)為例

接下來上正餐：

????首先是滑動窗口數(shù)據(jù)處理代碼，一共是10個狀態(tài)，每個狀態(tài)有120組樣本，每個樣本的數(shù)據(jù)量大小為：1×2048，共選取了電機(jī)轉(zhuǎn)速為1797下的10種故障數(shù)據(jù)來來進(jìn)行實(shí)驗。將數(shù)據(jù)集合在一個data變量中。

clear
clc
addpath(genpath(pwd));
%DE是驅(qū)動端數(shù)據(jù) FE是風(fēng)扇端數(shù)據(jù) BA是加速度數(shù)據(jù) 選擇其中一個就行
load 97.mat  %正常
load 105.mat  %直徑0.007英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  內(nèi)圈故障
load 118.mat   %直徑0.007，轉(zhuǎn)速為1797時的  滾動體故障
load 130.mat  %直徑0.007，轉(zhuǎn)速為1797時的  外圈故障
load 169.mat   %直徑0.014英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  內(nèi)圈故障
load 185.mat    %直徑0.014英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  滾動體故障
load 197.mat    %直徑0.014英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  外圈故障
load 209.mat   %直徑0.021英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  內(nèi)圈故障
load 222.mat  %直徑0.021英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  滾動體故障
load 234.mat  %直徑0.021英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的 外圈故障
% 一共是10個狀態(tài)，每個狀態(tài)有120組樣本，每個樣本的數(shù)據(jù)量大小為：1×2048
w=1000;                  % w是滑動窗口的大小1000
s=2048;                  % 每個故障表示有2048個故障點(diǎn)
m = 120;            %每種故障有120個樣本
D0=[];
for i =1:m
    D0 = [D0,X097_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D0 = D0';
D1=[];
for i =1:m
    D1 = [D1,X105_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D1 = D1';

D2=[];
for i =1:m
    D2 = [D2,X118_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D2 = D2';
D3=[];
for i =1:m
    D3 = [D3,X130_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D3 = D3';
D4=[];
for i =1:m
    D4 = [D4,X169_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D4 = D4';
D5=[];
for i =1:m
    D5 = [D5,X185_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D5 = D5';
D6=[];
for i =1:m
    D6 = [D6,X197_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D6 = D6';
D7=[];
for i =1:m
    D7 = [D7,X209_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D7 = D7';
D8=[];
for i =1:m
    D8 = [D8,X222_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D8 = D8';
D9=[];
for i =1:m
    D9 = [D9,X234_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D9 = D9';
data = [D0;D1;D2;D3;D4;D5;D6;D7;D8;D9];

然后將data變量的每一條數(shù)據(jù)求均值，方差，峰值，峭度，有效值，峰值因子，脈沖因子，波形因子，裕度因子共九個指標(biāo)，并存放在new_data變量中。

for i = 1:size(data,1)
    xdata = data(i,:);
    junzhi=mean(xdata);  %均值
    fangcha=mean((xdata-junzhi).^2);   %方差
    p=max(xdata)-min(xdata);  %峰值
    k=kurtosis(xdata);  %峭度
    r=rms(xdata); %有效值
    c=p/r;    %峰值因子
    v=p/mean(abs(xdata)); %脈沖因子
    s=r/mean(abs(xdata));  %波形因子
    ma=p/mean(sqrt(abs(xdata)))^2;  %裕度因子
    new_data(i,:) = [junzhi,fangcha,p,k,r,c,v,s,ma];
end

??接下來是數(shù)據(jù)送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前的整理，具體就是給每類數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽和歸一化。

%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
bv = 120;    %每種狀態(tài)數(shù)據(jù)有60組
% 加標(biāo)簽值
hhh = size(new_data,2); 
for i=1:size(new_data,1)/bv
    new_data(1+bv*(i-1):bv*i,hhh+1)=i;
end
% 輸入數(shù)據(jù)
input=new_data(:,1:end-1);    %第1列至倒數(shù)第2列為輸入
output=data(:,end);       %最后1列為輸出
[inputn,inputps]=mapminmax(input',0,1);
[outputn,outputps]=mapminmax(output');

?求取MIV值的具體代碼：

p=inputn;
t=outputn;
p=p';
[m,n]=size(p);
yy_temp=p;
% p_increase為增加10%的矩陣 p_decrease為減少10%的矩陣
for i=1:n
    p=yy_temp;
    pX=p(:,i);
    pa=pX*1.1;
    p(:,i)=pa;
    aa=['p_increase'  int2str(i) '=p;'];
    eval(aa);
end

for i=1:n
    p=yy_temp;
    pX=p(:,i);
    pa=pX*0.9;
    p(:,i)=pa;
    aa=['p_decrease' int2str(i) '=p;'];
    eval(aa);
end
%% 特征重要度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
nntwarn off;
p=yy_temp;
p=p';
% bp網(wǎng)絡(luò)建立
net=newff(minmax(p),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
% 初始化網(wǎng)絡(luò)
net=init(net);
% 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.7;
net.trainParam.epochs=2000;
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.showCommandLine = false;
% 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
net=train(net,p,t);
%% 變量重要度計算
% 轉(zhuǎn)置后sim
for i=1:n
    eval(['p_increase',num2str(i),'=transpose(p_increase',num2str(i),');'])
end
for i=1:n
    eval(['p_decrease',num2str(i),'=transpose(p_decrease',num2str(i),');'])
end
% result_in為增加10%后的輸出 result_de為減少10%后的輸出
for i=1:n
    eval(['result_in',num2str(i),'=sim(net,','p_increase',num2str(i),');'])
end
for i=1:n
    eval(['result_de',num2str(i),'=sim(net,','p_decrease',num2str(i),');'])
end
for i=1:n
    eval(['result_in',num2str(i),'=transpose(result_in',num2str(i),');'])
end
for i=1:n
    eval(['result_de',num2str(i),'=transpose(result_de',num2str(i),');'])
end
%  MIV的值
%  MIV被認(rèn)為是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中評價變量相關(guān)的最好指標(biāo)之一
%  其符號代表相關(guān)的方向，絕對值大小代表影響的相對重要性。
for i=1:n
    IV= ['result_in',num2str(i), '-result_de',num2str(i)];
    eval(['MIV_',num2str(i) ,'=mean(',IV,')*(1e7)',';']) ;
    eval(['MIVX=', 'MIV_',num2str(i),';']);
    MIV(i,:)=MIVX;
end
[MB,iranked] = sort(MIV,'descend');

??數(shù)據(jù)可視化分析，畫圖：

%% 數(shù)據(jù)可視化分析
%-------------------------------------------------------------------------------------
figure()
barh(MIV(iranked),'g');
xlabel('Variable Importance','FontSize',12,'Interpreter','latex');
ylabel('Variable Rank','FontSize',12,'Interpreter','latex');
title('特征變量重要度','fontsize',12,'FontName','華文宋體')
hold on
barh(MIV(iranked(1:5)),'y');
hold on
barh(MIV(iranked(1:3)),'r');
grid on 
xt = get(gca,'XTick');    
xt_spacing=unique(diff(xt));
xt_spacing=xt_spacing(1);    
yt = get(gca,'YTick');    
% 條形標(biāo)注
for ii=1:length(MIV)
    text(...
        max([0 MIV(iranked(ii))+0.02*max(MIV)]),ii,...
        ['P ' num2str(iranked(ii))],'Interpreter','latex','FontSize',12);
end
set(gca,'FontSize',12)
set(gca,'YTick',yt);
set(gca,'TickDir','out');
set(gca, 'ydir', 'reverse' )
set(gca,'LineWidth',2);
drawno

接下來是將求得的iranked值帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里邊，求出診斷結(jié)果的代碼。


function [outputt,predict_label]  = BP(iranked)
addpath(genpath(pwd));
%DE是驅(qū)動端數(shù)據(jù) FE是風(fēng)扇端數(shù)據(jù) BA是加速度數(shù)據(jù) 選擇其中一個就行
load 97.mat  %正常
load 105.mat  %直徑0.007英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  內(nèi)圈故障
load 118.mat   %直徑0.007，轉(zhuǎn)速為1797時的  滾動體故障
load 130.mat  %直徑0.007，轉(zhuǎn)速為1797時的  外圈故障
load 169.mat   %直徑0.014英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  內(nèi)圈故障
load 185.mat    %直徑0.014英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  滾動體故障
load 197.mat    %直徑0.014英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  外圈故障
load 209.mat   %直徑0.021英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  內(nèi)圈故障
load 222.mat  %直徑0.021英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的  滾動體故障
load 234.mat  %直徑0.021英寸，轉(zhuǎn)速為1797時的 外圈故障
% 一共是10個狀態(tài)，每個狀態(tài)有120組樣本，每個樣本的數(shù)據(jù)量大小為：1×2048
w=1000;                  % w是滑動窗口的大小1000
s=2048;                  % 每個故障表示有2048個故障點(diǎn)
m = 120;            %每種故障有120個樣本
D0=[];
for i =1:m
    D0 = [D0,X097_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D0 = D0';
D1=[];
for i =1:m
    D1 = [D1,X105_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D1 = D1';

D2=[];
for i =1:m
    D2 = [D2,X118_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D2 = D2';
D3=[];
for i =1:m
    D3 = [D3,X130_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D3 = D3';
D4=[];
for i =1:m
    D4 = [D4,X169_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D4 = D4';
D5=[];
for i =1:m
    D5 = [D5,X185_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D5 = D5';
D6=[];
for i =1:m
    D6 = [D6,X197_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D6 = D6';
D7=[];
for i =1:m
    D7 = [D7,X209_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D7 = D7';
D8=[];
for i =1:m
    D8 = [D8,X222_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D8 = D8';
D9=[];
for i =1:m
    D9 = [D9,X234_DE_time(1+w*(i-1):w*(i-1)+s)];
end
D9 = D9';
data = [D0;D1;D2;D3;D4;D5;D6;D7;D8;D9];
for i = 1:size(data,1)
    xdata = data(i,:);
    junzhi=mean(xdata);
    fangcha=mean((xdata-junzhi).^2);   
    p=max(xdata)-min(xdata); 
    k=kurtosis(xdata);
    r=rms(xdata); 
    c=p/r; 
    v=p/mean(abs(xdata));
    s=r/mean(abs(xdata));
    ma=p/mean(sqrt(abs(xdata)))^2;
    new_data1(i,:) = [junzhi,fangcha,p,k,r,c,v,s,ma];
end

%這里進(jìn)行一個簡單的判斷
iranked = iranked';
if sum(length(iranked)==[1,2,3,4,5,6,7,8,9])==9
    new_data = new_data1;
else
    ir = iranked(1:4);  %取重要度較高的前4個特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入
    new_data = new_data1(:,ir);
end

rng('default')
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
bv = 120;    %每種狀態(tài)數(shù)據(jù)有60組
% 加標(biāo)簽值
hhh = size(new_data,2); 
for i=1:size(new_data,1)/bv
    new_data(1+bv*(i-1):bv*i,hhh+1)=i;
end
new_data=new_data(randperm(size(new_data,1)),:);    %此行代碼用于打亂原始樣本，使訓(xùn)練集測試集隨機(jī)被抽取，有助于更新預(yù)測結(jié)果。
input=new_data(:,1:end-1);
output1 =new_data(:,end);
for i=1:size(new_data,1)
    switch output1(i)
        case 1
            output(i,1)=1;
        case 2
            output(i,2)=1;
        case 3
            output(i,3)=1;
         case 4
          output(i,4)=1;
         case 5
          output(i,5)=1;
            case 6      
          output(i,6)=1;
            case 7
          output(i,7)=1;
            case 8     
          output(i,8)=1;
            case 9    
          output(i,9)=1;
            case 10   
          output(i,10)=1;
     end
end
m=fix(size(new_data,1)*0.7);    %訓(xùn)練的樣本數(shù)目
input_train=input(1:m,:)';
output_train=output(1:m,:)';
input_test=input(m+1:end,:)';
output_test=output(m+1:end,:)';
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);
% [outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
 
hiddennum_best = 30;
%% 構(gòu)建最佳隱含層節(jié)點(diǎn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
disp(' ')
disp('標(biāo)準(zhǔn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：')
net0=newff(inputn,output_train,hiddennum_best,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型
%網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置
net0.trainParam.epochs=1000;            % 訓(xùn)練次數(shù)，這里設(shè)置為1000次
net0.trainParam.lr=0.01;                % 學(xué)習(xí)速率，這里設(shè)置為0.01
net0.trainParam.goal=0.000001;           % 訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差，這里設(shè)置為0.0001
net0.trainParam.show=25;                % 顯示頻率，這里設(shè)置為每訓(xùn)練25次顯示一次
% net0.trainParam.mc=0.01;                % 動量因子
net0.trainParam.min_grad=1e-6;          % 最小性能梯度
net0.trainParam.max_fail=6;             % 最高失敗次數(shù)
 
%開始訓(xùn)練
net0=train(net0,inputn,output_train);
%預(yù)測
an0=sim(net0,inputn_test); %用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行仿真
predict_label=zeros(1,size(an0,2));
for i=1:size(an0,2)
    predict_label(i)=find(an0(:,i)==max(an0(:,i)));
end
outputt=zeros(1,size(output_test,2));
for i=1:size(output_test,2)
    outputt(i)=find(output_test(:,i)==max(output_test(:,i)));
end

%% 畫方框圖
confMat = confusionmat(outputt,predict_label);  %output_test是真實(shí)值標(biāo)簽
figure;
set(gcf,'unit','centimeters','position',[15 5 13 9])
plotConfMat(confMat.');  
xlabel('Predicted label')
ylabel('Real label')
hold off
end

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代碼獲取方式，下方卡片回復(fù)關(guān)鍵詞：特征降維

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【數(shù)學(xué)建模】matlab正態(tài)擬合直方圖 | 獲取一組數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征（平均值，方差等）
提示：文章寫完后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔首先給出一組數(shù)據(jù)樣例： 1.1.1 平均值（期望）獲得結(jié)果： 1.1.2 中值 1.1.3 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 A.方差 B.標(biāo)準(zhǔn)差(一般也是正態(tài)分布里面的西格瑪) 1.1.4 排序依然用之前的數(shù)據(jù)畫圖從數(shù)據(jù)分布上來看大概就是個正
2024年02月04日
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多維時序 | MATLAB實(shí)現(xiàn)BP、SVM、LSSVM多變量時間序列預(yù)測(考慮歷史特征的影響，多指標(biāo)、多圖輸出)
預(yù)測效果基本介紹多維時序 | MATLAB實(shí)現(xiàn)BP、SVM、LSSVM多變量時間序列負(fù)荷預(yù)測(考慮歷史特征的影響，多指標(biāo)、多圖輸出)。 1.Matlab實(shí)現(xiàn)BP、SVM、LSSVM多變量時間序列預(yù)測； 2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2018b； 3.輸入多個特征，輸出單個變量，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預(yù)測；
2024年02月02日
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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之《特征工程（4）—特征降維》
一、什么是特征降維降維是指在某些限定條件下，降低隨機(jī)變量（特征）個數(shù)，得到一組“不相關(guān)”主變量的過程 1、降維降低維度 ndarry ? ? 維數(shù)：嵌套的層數(shù) ? ? 0維：標(biāo)量，具體的數(shù)0 1 2 3... ? ? 1維：向量 ? ? 2維：矩陣 ? ? 3維：多個二維數(shù)組嵌套 ? ? n維：繼續(xù)嵌套
2024年02月13日
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【機(jī)器學(xué)習(xí)】特征降維 - 方差選擇法VarianceThreshold
「作者主頁」：士別三日wyx 「作者簡介」： CSDN top100、阿里云博客專家、華為云享專家、網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者「推薦專欄」：對網(wǎng)絡(luò)安全感興趣的小伙伴可以關(guān)注專欄《網(wǎng)絡(luò)安全入門到精通》提取的特征當(dāng)中，有一些相關(guān)（相似）的「冗余特征」，這種特征是沒有必
2024年02月13日
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特征選擇算法 | Matlab實(shí)現(xiàn)基于互信息特征選擇算法的回歸數(shù)據(jù)特征選擇 MI
效果一覽文章概述特征選擇算法 | Matlab實(shí)現(xiàn)基于互信息特征選擇算法的回歸數(shù)據(jù)特征選擇 MI 部分源碼
2024年02月13日
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基于隨機(jī)森林的特征選擇-降維-回歸預(yù)測——附代碼
目錄摘要： 1.隨機(jī)森林： 2.隨機(jī)森林的特征選?。?3.基于Matlab自帶的隨機(jī)森林函數(shù)進(jìn)行特征選取具體步驟（1）加載數(shù)據(jù) （2）首先建立隨機(jī)森林并使用全部特征進(jìn)行車輛經(jīng)濟(jì)性預(yù)測（3）使用隨機(jī)森林進(jìn)行特征選擇（4）評價各個特征之間的相關(guān)性（5）使用篩選后的特征進(jìn)
2023年04月26日
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特征選擇算法 | Matlab 基于最大互信息系數(shù)特征選擇算法(MIC)的回歸數(shù)據(jù)特征選擇
效果一覽文章概述特征選擇算法 | Matlab 基于最大互信息系數(shù)特征選擇算法(MIC)的回歸數(shù)據(jù)特征選擇部分源碼
2024年02月13日
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【特征選擇】基于二進(jìn)制粒子群算法的特征選擇方法（KNN分類器）【Matlab代碼#28】
特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要步驟，其目的是從給定的特征集合中選擇出最具有代表性和相關(guān)性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。群智能算法是受到自然界中群體行為和集體智慧啟發(fā)的一類優(yōu)化算法，其中包括粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，
2024年02月07日
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基于蝗蟲優(yōu)化的KNN分類特征選擇算法的matlab仿真
目錄 1.程序功能描述 2.測試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 KNN分類器基本原理 4.2 特征選擇的重要性 4.3 蝗蟲優(yōu)化算法（GOA） 5.完整程序 ? ? ? ?基于蝗蟲優(yōu)化的KNN分類特征選擇算法。使用蝗蟲優(yōu)化算法，選擇最佳的特征，進(jìn)行KNN分類，從而提高KNN分類
2024年01月25日
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高基數(shù)類別特征預(yù)處理：平均數(shù)編碼
對于一個類別特征，如果這個特征的取值非常多，則稱它為高基數(shù)（high-cardinality）類別特征。在深度學(xué)習(xí)場景中，對于類別特征我們一般采用Embedding的方式，通過預(yù)訓(xùn)練或直接訓(xùn)練的方式將類別特征值編碼成向量。在經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)場景中，對于有序類別特征，我們可以使用
2024年02月11日
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