模糊聚类在特征选取中的应用.pdf

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1、第44卷第6期2012年12月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&Astronautics模糊聚类在特征选取中的应用刘全金1’2赵志敏1李颖新V01．44No．6Dec．2012(1-南京航空航天大学理学院，南京，210016；2．安庆师范学院物理与电气工程学院，安庆，246011；3．北京经纬纺机新技术有限公司机器视觉与智能研究所，北京，100176)摘要：提出了一种基于模糊聚类算法的高维特征选取方法。首先，利用Bhattacharyya距离过滤样本类别无关的特征；然后，基于递归特征别除过程，提出了基于模糊迭代自组织数据分析技术

2、(Interactiveself—organizingdataanalysistechnique，ISODATA)聚类方法，以样本与聚类中心的加权距离作为可分性指标，产生候选特征子集；最后，以候选特征子集分类和聚类的接受者操作特征曲线下面积(Areaunderthereceiveroperatingcharacteristiccurve，AUC)值和正确率作为目标函数，确定最佳特征子集。将该方法用于选取5个基因表达谱数据集的特征基因，结果显示该方法所选特征具有较好的分类和聚类能力，说明了提出的特征选取方法的有效性。关键词：特征选取}模糊迭代自组织数捂分析技术；层次聚类；支持向量机；K近邻中圈分

3、类号：TP391；Q812文献标识码；A文章编号：1005—2615(2012)06—0881—07ApplicationofFuzzyClusteringAlgorithmonFeatureSelectionLiuQuanjinl“，ZhaoZhiminl，LiYingxin3(1．CollegeofScience，NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics，Nanjing，210016，China；2．SchoolofPhysicsandElectronic，AnQingNormalUniversity，Anqing，246011，China；3

4、．InstituteofMachineVisionandMachineIntelligence，BeijingJingweiTextileMachineryNewTechnologyCo．，Ltd．，Beijing，100176，China)Abstract：Anewfeatureselectionmethodbasedonclusteringalgorithmisproposedtoselecteinforma～tirefeatures．First，category—unrelatedfeaturesarekickedoutaccordingtOBhattacharyyadistance．T

5、hen，basedontheprocessofrecursivefeatureelimination，flweighteddistancebetweensampleandtheclustercentergeneratedbythefuzzyinteractiveself—organizingdataalgorithm(ISODATA)isusedastheindexoffeatureforseparatingdifferentclasses．Finally，thecandidatefeaturesubsetwiththemaxi—mumareaunderthereceiveroperating

6、characteristiccurve(AUC)valueandaccuracyratebothinclassi～ficationandclusteringtestsisselectedastheoptimalfeaturesubset．Theproposedfeaturesubsetselec～tionmethodisappliedtofivegeneexpressionprofiledatasetsandexperimentresultsshowthatthese—lectedfeatureshavegoodperformanceintermsofbothclassificationand

7、clusteringmeasurements．Re—sultsdemonstratethattheproposedmethodiseffectiveforselectinginformativefeaturesfromhigh—·di—．mensionaldataset．Keywords：featureselection；fuzzyiteractiveself—organizingdataanal