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基于特征选择的降维方法有哪些?

基于特征选择的降维方法有哪些?

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鲁花花生油 2021-11-03 15:04:26 1536 0
来自:华章出版社
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  • 经验法:根据业务专家或数据专家的以往经验、实际数据情况、业务理解程度等进行综合考虑。业务经验依靠的是业务背景,从众多维度特征中选择对结果影响较大的特征;而数据专家则依靠的是数据工作经验,基于数据的基本特征及对后期数据处理和建模的影响来选择或排除维度,例如去掉缺失值较多的特征。

    测算法:通过不断测试多种维度选择参与计算,通过结果来反复验证和调整,并最终找到最佳特征方案。

    基于统计分析的方法:通过相关性分析不同维度间的线性相关性,在相关性高的维度中进行人工去除或筛选;或者通过计算不同维度间的互信息量,找到具有较高互信息量的特征集,然后去除或留下其中一个特征。

    机器学习算法:通过机器学习算法得到不同特征的特征值或权重,然后再根据权重来选择较大的特征。

    资料来源:《Python数据分析与数据化运营(第2版)》,文章链接:https://developer.aliyun.com/article/726313

    2021-11-03 15:24:43
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