数据挖掘中的属性子集选择

数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中挖掘潜在的、之前未知的、有用的、可理解的且针对特定场景的知识的过程。在这个过程中，属性子集选择（Attribute Subset Selection）是一项非常重要的工作。

什么是属性子集选择？

属性子集选择是指从原始数据集中选择一些与目标变量相关性强的属性子集，以减少计算负担、降低噪声影响、提高分类准确率、避免过拟合等目的。

属性子集选择的方法

常见的属性子集选择方法有以下几种：

• Wrapper Method（包装方法）：通过选择一个最佳的分类器并反复训练数据集，找出与分类器表现最好的属性子集。这种方法计算成本较高，但结果相对较好。
• Filter Method（过滤方法）：按照属性与目标变量之间的相关性大小进行选择。这种方法计算成本较低，但结果可能不理想。
• Embedded Method（嵌入方法）：在训练过程中，通过优化属性选择来提高分类器性能。这种方法计算成本相对较高，但由于选择和分类器训练是基于同一个数据集和优化目标，因此可以获得很好的结果。

选择哪种方法？

属性子集选择的方法取决于个人需求和数据集的特点。如果数据特别大，计算成本很高，那么最好采用过滤方法；如果想最大化分类器的性能，那么最好采用包装方法；如果想在训练分类器的同时进行属性选择，可以考虑采用嵌入方法。

在实际应用中，可以通过交叉验证等手段对不同方法的效果进行比较，选择最合适的方法。

常见的属性子集选择工具

• Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）：Java编写的数据挖掘工具，提供了多种属性子集选择算法。
• scikit-learn：Python编写的机器学习库，提供了多种属性子集选择算法。
• R语言中的caret包和FSelector包等。

结语

属性子集选择在数据挖掘中是一项重要的工作，通过选择合适的方法和工具，可以帮助我们更好地挖掘数据中的潜在知识。