基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法
来源：计算机应用杂志2017年第3期北京时间：
作者：尚志刚, 董永慧, 李蒙蒙, 李志辉
单位：郑州大学 电气工程学院, 郑州 450001
摘要：提出一种基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法（RFSC-PLSR）用于解决特征选择中特征之间的冗余和多重共线性问题。首先，定义一个基于邻域估计的样本类一致性系数；然后，根据不同k近邻（kNN）操作筛选出局部类分布结构稳定的保守样本，用其建立偏最小二乘回归模型，进行鲁棒性特征选择；最后，在全局结构角度上，用类一致性系数和所有样本的优选特征子集建立偏最小二乘分类模型。从UCI数据库中选择了5个不同维度的数据集进行数值实验，实验结果表明，与支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、BP神经网络（BPNN）和Logistic回归（LR）四种典型的分类器相比，RFSC-PLSR在低维、中维、高维等不同情况下，分类准确率、鲁棒性和计算效率三种性能上均表现出较强的竞争力。
关键词：偏最小二乘回归,k近邻,噪声样本,特征选择,鲁棒性
基金资助：国家自然科学基金资助项目（U1304602，61473266，61305080）；河南省高等学校重点科研项目（15A120016）。
