Ein RELIEF-basiertes Algorithmus zur Merkmalsgewinnung

RELIEF gilt als einer der erfolgreichsten Algorithmen zur Bewertung der Qualität von Merkmalen aufgrund seiner Einfachheit und Effektivität. Es wurde kürzlich bewiesen, dass RELIEF ein Online-Algorithmus ist, der ein konvexes Optimierungsproblem mit einer margenbasierten Zielfunktion löst. Ausgehend von dieser mathematischen Interpretation schlagen wir einen neuartigen Algorithmus zur Merkmalsgewinnung vor, der als LFE bezeichnet wird und eine natürliche Verallgemeinerung von RELIEF darstellt. LFE sammelt diskriminierende Informationen durch lokales Lernen und wird als Eigenwertzerlegungsproblem mit einer geschlossenen Lösung gelöst. Eine schnelle Implementierung wird ebenfalls abgeleitet. Experimente mit synthetischen und realen Daten werden präsentiert. Die Ergebnisse zeigen, dass LFE in Bezug auf die Berechnungseffizienz und Genauigkeit signifikant besser abschneidet als andere Algorithmen zur Merkmalsgewinnung.