%0 Journal Article
%T 一种基于聚类集成的无监督特征选择方法
%A 凌霄汉
%A 吉根林
%J 南京师范大学学报(工程技术版)
%P 60-63
%D 2007
%X 提出了一种无监督的特征选择方法,其基本思想是利用聚类来指导特征选择,对于无类别标签的数据样本集,先进行聚类获得数据类标签,再利用ReliefF算法进行特征选择.采用聚类集成方法解决一些聚类结果的不稳定问题,最终特征选择结果通过多次特征选择综合得到.实验结果表明,该算法具有良好的特征选择性能,在去除无关或冗余特征后可进一步提高聚类质量.
%K 特征选择
%K 无监督学习
%K 集成学习
%U http://njsfdxgckj.paperonce.org/oa/DArticle.aspx?type=view&id=200703014