针对SVM法线特征筛选算法

资 源 简 介

针对SVM法线特征筛选算法

详 情 说 明

支持向量机(SVM)法线特征筛选算法是一种基于超平面法线权重的特征选择方法。传统法线算法通过分析决策边界法线向量的分量大小来判断特征重要性，但这种方法存在明显局限性——它只考虑了几何间隔最大化时的法线方向，而完全忽视了特征本身的统计分布特性。

针对这一缺陷，加权SVM法线算法进行了重要改进。该算法的核心思想是引入特征在正负样本中出现的概率差异作为权重系数。具体而言，算法会计算每个特征在两个类别中的条件概率分布，然后通过概率差异来调整原始法线向量的权重。这种改进使得特征选择过程同时兼顾了以下两个关键因素： 决策边界的几何特性（通过法线向量体现） 特征本身的判别能力（通过类别条件概率体现）

实验数据表明，在受限的特征空间条件下（即需要选择较少数量特征时），加权算法相比传统法线方法和信息增益方法展现出显著优势。这是因为： 相比纯几何方法，加权算法避免了选择那些虽然法线分量较大但实际判别力弱的特征 相比纯统计方法，加权算法保留了SVM最大化间隔的优良特性

这种混合策略特别适合小样本场景下的特征选择任务，因为此时同时利用几何和统计信息可以更充分地挖掘有限数据的价值。