一种高维不完整数据特征选择方法
基本信息
| 申请号 | CN201710388939.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107220346B | 公开（公告）日 | 2021-04-30 |
| 申请公布号 | CN107220346B | 申请公布日 | 2021-04-30 |
| 分类号 | G06F16/28 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 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 |
| 代理机构 | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 | 代理人 | 罗莹 |
| 地址 | 110027 辽宁省沈阳市经济技术开发区开发大路7甲3号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
