基于中心距离比值准则的无监督特征选择算法

摘要

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分.针对未知类标号的样本集,提出基于中心距离比值准则的无监督特征选择算法.该算法利用爬山法确定聚类数目范围和估计初始聚类中心,再通过K-均值聚类算法确定特征子集的最佳分类数,然后用中心距离比值准则来评价特征子集的分类性能,并通过特征问的相关性分析,从中选择出分类效果好,相关程度低的特征组成特征子集.