【摘要】：針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)聚類模型在特征選擇時(shí)存在的問(wèn)題,首先,對(duì)特征選擇在聚類模型中的適用性進(jìn)行分析并對(duì)其進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn).然后,基于R語(yǔ)言中的遞歸特征消除(RFE)特征選擇方法和Boruta特征選擇方法進(jìn)行特征選擇算法設(shè)計(jì).最后,應(yīng)用聚類內(nèi)部有效性指標(biāo),對(duì)在線品牌忠誠(chéng)度聚類模型優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析,進(jìn)而對(duì)特征選擇方法進(jìn)行比較研究.結(jié)果表明:Boruta特征選擇方法更具優(yōu)勢(shì).
[Abstract]:Aiming at the problems in feature selection of machine learning clustering model, firstly, the applicability of feature selection in clustering model is analyzed and adjusted and improved. Then, the feature selection algorithm is designed based on the recursive feature elimination (RFE) feature selection method and the Boruta feature selection method in R language. Finally, the optimization results of online brand loyalty clustering model are analyzed by using the cluster internal validity index, and then the feature selection methods are compared and studied. The results show that the Boruta feature selection method has more advantages.
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學(xué)應(yīng)用科技學(xué)院;
【基金】：北京市教委科研計(jì)劃項(xiàng)目(KM201511417010)
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：2301556