请问有啥方法对数据进行特征选择，并且对特征进行重要性排序

endual

大家好，我是外来人口，很高兴认识大家。
我最近的论文要用到特征选择，请问 啥方法对数据进行特征选择，并且对特征进行重要性排序 。
大家帮想想哦。

Genie

应该是降维吧，PCA可以试下吧，weka里面就有。好像weka里面也有一些其他的特征处理方法吧

endual

Genie 发表于 2012-9-11 09:52
应该是降维吧，PCA可以试下吧，weka里面就有。好像weka里面也有一些其他的特征处理方法吧

1.是降维，我的数据只有18个特征，这些特征都是比较重要的。
但他们的重要性也有轻和重之分，我的目的就是想对他们进行排名。

2.weka没有用过主成分分析。最关键的是想对属性进行排名，
因为我想对排名后的属性进行操作。

多谢指导，我看下。

zouy1216

你好，可以用weka的PCA，对降维的结果进行处理的方法可以参考这两篇论文
Maria C. Uyarra, Isabelle M. C & Ocirc. Island-specific preferences of tourists for environmental features: implications of climate change for tourism-dependent states. Environmental Conservation, Volume 32, Issue 01, March 2005, pp 11 – 19.
William R. Dillon, Narendra Mulani, Donald G. Frederick. On the use of component scores in the presence of group structure. Journal of Consumer Research, Vol. 16, No. 1 (Jun., 1989), pp. 106-112.
不过处理的过程不侧重属性的排名而是对特征意义的归类和分析，比较适用于维数较少的数据。希望对你有帮助：）

tangzk

上个实验室的网站还要翻墙，唉！
关于特征重要性的度量，有两种方法：
1、查看残差的增量：通过移除一个变量后，查看前后残差的增量来衡量，可用公式如下，
F_j = (RSS_j - RSS_0) / (RSS_0 / (n-p))
RSS_j为去除变量j后的残差，RSS_0为原始残差，这样分子就是前后残差的增量，n为样本数，p为特征总数，分母就是噪声的方差
这种方法也可适用于一组变量的重要性衡量，还可以应用于online learning
2、利用统计中的假设检验方法，定义第j个变量的z-score服从t(n-p)分布，然后利用p-value来解释结果。
我认为PCA方法，可以保留原始特征中的主要因子，变换其线性空间降维处理，即会形成原始特征的线性组合，这是常说的特征提取，其选取后的特征并非是原始特征的子集，后者是指特征选择。使用PCA方法，得到结果之后，可以考虑把线性组合后的结果反向解释原始变量重要性。

endual

多谢各位的帮助

Ibelieve

如果只是想排序的话推荐可以用mRMR的方法，详见：http://penglab.janelia.org/proj/mRMR/#matlab

xmubingo

Ibelieve 发表于 2012-9-25 12:38
如果只是想排序的话推荐可以用mRMR的方法，详见：http://penglab.janelia.org/proj/mRMR/#matlab

好东西~~

endual

多谢，已经通过PCA进行实验，效果还行和想的那样有点接近，
可以用了。