电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》课程 第9讲特征选择 9 Feature Selection 郝家胜(Jiasheng Hao) Ph.D.,Associate Professor Email:hao@uestc.edu.cn School of Automation Engineering,Center for Robotics University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》课程 Email: hao@uestc.edu.cn School of Automation Engineering, Center for Robotics University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731 郝家胜 (Jiasheng Hao) Ph.D., Associate Professor 第9讲 特征选择 9 Feature Selection
引言 956 口模式识别系统的典型构成 ·有已知样本情况：监督模式识别 分类器设计（训练） 信息获取与预处理 特征提取与选择 分类决策（识别） ·无已知样本情况：非监督模式识别 聚类（自学习） 信息获取与预处理 特征提取与选择 结果解释 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 o 模式识别系统的典型构成 引言
引言 好瓜还是坏瓜？ 特征是否适合 我们的任务？ 分类任务 好瓜 西瓜特征 分类器 (SVM,Beyes,KNN.....) 坏瓜 原始特征：西瓜{颜色，根蒂，敲声，纹理，触感.} 以往研究，是特征固定，研究重点是分类器 电于科技大字研究生《梗式识别与机器宇习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 引言
引言 口为什么要做特征选择和特征提取？ 口二者有何区别？ ▣怎么做好特征选择和特征提取？ 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 o 为什么要做特征选择和特征提取？ o 二者有何区别？ o 怎么做好特征选择和特征提取？ 引言
主要内容 /956 ■模式特征 ■类别可分离性判据 ■特征的选择 ■讨论 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 主要内容 n模式特征 n类别可分离性判据 n特征的选择 n讨论
1模式特征 特征的选择与提取是模式识别中重要而困难的一个 环节： 分析各种特征的有效性并选出最有代表性的特征是模式 识别的关键一步 降低特征维数在很多情况下是有效设计分类器的重要课 题 三大类特征：物理、结构和数学特征 物理和结构特征：易于为人的直觉感知，但有时难于定 量描述，因而不易用于机器判别 数学特征：易于用机器定量描述和判别，如基于统计的 特征 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 1 模式特征 o 特征的选择与提取是模式识别中重要而困难的一个 环节： n 分析各种特征的有效性并选出最有代表性的特征是模式 识别的关键一步 n 降低特征维数在很多情况下是有效设计分类器的重要课 题 o 三大类特征：物理、结构和数学特征 n 物理和结构特征：易于为人的直觉感知，但有时难于定 量描述，因而不易用于机器判别 n 数学特征：易于用机器定量描述和判别，如基于统计的 特征
1模式特征 56 举例：对于一个有经验的瓜农，怎么判断西瓜是好还是坏？ 特征 结果 颜色：绿色 根蒂：蜷缩 敲声：清脆 好瓜 纹理：清晰 触感：光滑 根蒂：蜷缩 敲声：清脆 好瓜 纹理：清晰 ③ 颜色：绿色 ①相比②，部分特征冗余，需要选择特征 电于科技大字研究生《模式识别与机器字习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 1 模式特征
1模式特征：形成 模式识别系统的输入时传感器对实物或过程进行测量所得到 的数据，其中有些数据可以直接作为特征，有一些需要经过 处理之后作为特征，这样的一组特征一般为原始特征。 原始特征特点： ■ 原始测量不能直观反映对象本质 高维原始特征不利于分类器设计：计算量大，冗余，样 本分布十分稀疏 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 1 模式特征：形成 原始特征特点： n 原始测量不能直观反映对象本质 n 高维原始特征不利于分类器设计：计算量大，冗余，样 本分布十分稀疏
1模式特征：为何要选择？ 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能 存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易 导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复 杂，其推广能力会下降。 特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redundant)的特 征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行 时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模 型，使研究人员易于理解数据产生的过程 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 1 模式特征：为何要选择？
1模式特征：选择与提取 两类提取有效信息、压缩特征空间的方法：特征特 征选择和提取 特征选择(selection)：从原始特征中挑选出一些最有代表 性，分类性能最好的特征； 特征提取(extraction):用映射( 或变换)的方法把原始 特征变换为较少的新特征； 特征的选择与提取与具体问题有很大关系，目前没 有理论能给出对任何问题都有效的特征选择与提取 方法。 电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》
电子科技大学研究生《模式识别与机器学习》 o 两类提取有效信息、压缩特征空间的方法：特征特 征选择和提取 n 特征选择(selection) ：从原始特征中挑选出一些最有代表 性，分类性能最好的特征； n 特征提取 (extraction)：用映射（或变换）的方法把原始 特征变换为较少的新特征； o 特征的选择与提取与具体问题有很大关系，目前没 有理论能给出对任何问题都有效的特征选择与提取 方法。 1 模式特征：选择与提取
