I många dataanalysuppgifter konfronteras man ofta med mycket högdimensionella data. Feature urval tekniker är utformade för att hitta den relevanta funktionen delmängd av de ursprungliga funktioner som kan underlätta klusterbildning, klassificering och hämtning. I detta dokument tar vi hänsyn till problemet med urval av funktioner i ett oövervakat inlärningsscenario, vilket är särskilt svårt på grund av avsaknaden av klassetiketter som skulle vägleda sökandet efter relevant information. Funktionsvalet problem är i huvudsak en kombinatorisk optimering problem som är beräknings dyrt. Traditionella oövervakade funktioner urvalsmetoder ta itu med detta problem genom att välja de högst rankade funktioner baserat på vissa poäng som beräknas självständigt för varje funktion. Dessa metoder försummar den möjliga korrelationen mellan olika funktioner och kan därför inte producera en optimal funktion delmängd. Inspirerad av den senaste utvecklingen på flerfaldigt lärande och L1-regulariserade modeller för delmängdsval föreslår vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt, kallat Multi-Cluster Feature Selection (MCFS), för oövervakat funktionsval. Specifikt väljer vi dessa funktioner så att multi-cluster strukturen av data kan bäst bevaras. Motsvarande optimeringsproblem kan lösas effektivt eftersom det endast handlar om ett glest eigen-problem och ett L1-regulariserat minsta kvadratproblem. Omfattande experimentella resultat över olika verkliga datauppsättningar har visat överlägsenheten av den föreslagna algoritmen.
Den använder en närmaste granne graf för att modellera den lokala geometriska strukturen av data och väljer de funktioner som är smidigast på grenen graf REF.
Unsupervised feature selection for multi-cluster data
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}