I detta dokument identifierar vi två frågor som är involverade i att utveckla en automatiserad delmängdsalgoritm för icke-märkta data: behovet av att hitta antalet kluster i samband med funktionsval, och behovet av att normalisera partiska kriterier för funktionsval med avseende på dimension. Vi utforskar funktionen urvalsproblem och dessa frågor genom FSSEM (Feature Subset Selection using Prospectation-Maximization (EM) clustering) och genom två olika prestandakriterier för att utvärdera kandidat funktionen undergrupper: scatter separability och maximal sannolikhet. Vi presenterar bevis på dimensionalitetsfördomarna i dessa kriterier, och presenterar ett system för korsprojicering normalisering som kan tillämpas på alla kriterier för att mildra dessa fördomar. Våra experiment visar behovet av urval av funktioner, behovet av att ta itu med dessa två frågor och effektiviteten i våra föreslagna lösningar.
Till exempel föreslog Dy och Brodley en klusterbaserad metod REF, som undersöker funktionen urvalsproblem genom FSSEM (Feature Subset Selection using Prospectation-Maximization (EM) clustering) och två olika prestandakriterier för att utvärdera kandidat funktionen undergrupper: scatter separability och maximal sannolikhet.
Feature Selection for Unsupervised Learning
{'venue': 'J. Mach. Learn. Res.', 'journal': 'J. Mach. Learn. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}