面向函数型数据的快速特征选择方法

函数型数据的特征选择是从庞大的函数信息中选出那些相关性小、代表性强的少部分特征,以简化后期分类器的计算,提高泛化能力.由于特征选择方法用于函数数据分类效果并不理想,文中提出面向函数型数据的结合主成分分析法和最小凸包法的快速特征选择(FFS)方法,可以快速获得稳定的特征子集.此外,考虑到特征之间可能存在相关性,将FFS的结果作为其它方法的初始特征子集,故融合FFS与条件互信息方法.在UCR数据集上的实验证明FFS的有效性,并通过对比实验给出在不同时间代价和分类精度需求下的方法选择策略.