Val av funktioner är en viktig uppgift för effektiv datautvinning. En ny utmaning när det gäller urval är det så kallade "småmärkta urvalsproblemet" där märkta data är små och omärkta data är stora. Bristen på namngivna instanser ger otillräcklig information om målkonceptets struktur, och kan leda till att övervakade funktionsvalsalgoritmer misslyckas. Oöverträffade funktionsvalsalgoritmer kan fungera utan märkta data. Dessa algoritmer ignorerar dock etikettinformation, vilket kan leda till nedgraderad prestanda. I detta arbete föreslår vi att använda både (små) märkta och (stora) omärkta data vid val av funktioner, vilket är ett ämne som ännu inte har behandlats i forskning om urval av funktioner. Vi presenterar en semiövervakad funktionsvalsalgoritm baserad på spektralanalys. Algoritmen utnyttjar både märkta och omärkta data genom en legaliseringsram, som ger ett effektivt sätt att ta itu med problemet med "litet märkt prov". Experimentella resultat visade effektiviteten i vår strategi och bekräftade att användning av märkta och omärkta data tillsammans hjälper funktionen urval med små märkta prover.
Under antagandet att märkta och omärkta data provtas från samma population som genereras av målkonceptet, använder sig semiövervakade funktionsval av både märkta och omärkta data för att uppskatta funktionsrelevans REF.
Semi-supervised Feature Selection via Spectral Analysis
{'venue': 'ICDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}