20151910042-刘鹏-DM实验01-对机器生产数据进行特征选择1

在数据挖掘与决策支持的实践中，特征选择是数据分析的核心环节，它直接影响到数据模型的构建和预测性能。本文档“20151910042-刘鹏-DM实验01-对机器生产数据进行特征选择1”详细记录了一次具体的上机实践过程，旨在学习如何使用R语言来执行特征选择，进而完成数据的维度归约。 实验的主要内容是处理一个涉及产品加工时间与良率的数据集。该数据集包含了产品编号、两个不同机台的加工时间，以及产品的最终良率。数据预处理阶段，首先对加工时间和机台类型进行了初步分析。加工时间作为有序数值型数据，机台类型作为分类型数据。分析的目的在于确定数据的类型，以便后续采用恰当的特征选择方法。 在数据规约的过程中，常见的操作包括删除列、删除行以及减少列中值的数量，这些操作共同的目标是删除不必要的数据，同时尽可能保留原始数据的特征和关键信息。理想的维度归约算法需要具备一系列的特性：可测性、可辨识性、单一性、一致性和收益递减性。同时，算法还应具备可中断性和优先权，使得即便在有限的计算资源下也能找到一个接近最优的解决方案。 实验报告中提到了变量选择的策略，即向后选择策略，这是一种常用的特征选择方法。该方法从包含所有变量开始，通过迭代地剔除对模型贡献较小的变量，直到达到一个满意的模型效能。此外，互信息的概念在实验中被用来评估不同特征之间的相关性。具有高互信息的特征可能包含相似的信息，因此可以根据需要删除其中一个，以减少数据冗余。 实验的另一个重点是应用阈值来检测特征的重要性。采用了一个特定的阈值（0.80），通过比较不同样本的标准化均值差异来衡量特征的重要性。如果一个特征的标准化均值差异较大，说明该特征在区分不同样本方面具有显著作用，被认为是重要的。 实验中涉及的R语言代码部分，展示了如何将数据转换为适当格式、如何应用阈值进行二值化处理，以及如何计算特征间的相关矩阵等关键步骤。尽管代码未完整展示所有特征选择算法的具体实现，但从提供的代码片段中可以窥见R语言在数据处理中的便捷性和高效性。 总结而言，本次实验涉及了数据预处理、特征选择以及数据归约的一系列基本概念，并演示了使用R语言作为工具的实现过程。通过无监督的特征选择方法，基于熵度量来评估特征对目标变量（良率）的影响，成功地减少了无关或冗余的特征。这不仅提高了数据分析的效率，也优化了模型的准确性。特征选择的重要性不言而喻，它直接关系到最终模型是否能有效地揭示数据中的模式和关联，对于机器学习和数据挖掘领域的研究和应用具有极其重要的意义。