[发明专利]一种基于无监督学习的自动筛选有效特征的方法在审
| 申请号： | 202011353569.8 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112464154A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 章艺;王强;符栋梁;俞炅旻;周璞;马佳 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七0四研究所 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊 |
| 地址： | 200031*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督学习的自动筛选有效特征的方法，包括数据集构建；设定阈值ε，对数据集进行PCA降维，选择尽可能小的主成分数量K；依次对原始数据集每个特征进行移除，对移除特征后的原始数据集进行PCA降维，计算使得平均均方误差与数据集的方差比例小于阈值ε时的主成分数量t；通过移除前后主成分数量的对比，判断该特征是否移除,直到循环完所有特征，自动筛选数据集的有效特征。本发明通过对原数据特征进行降维，不生成新特征，即降维的同时保留原特征的实际含义，帮助工程师从大量的数据特征中筛选有效特征，进而有助于人工进行数据分析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 自动 筛选 有效 特征 方法 | ||
【主权项】：
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