relief 特征选择 机器学习 数据挖掘 特征权重

资 源 简 介

relief 特征选择 机器学习 数据挖掘 特征权重

详 情 说 明

Relief算法是一种高效的特征选择方法，主要用于监督学习场景。它通过评估每个特征对分类结果的重要性来筛选关键特征，特别适合处理多类别分类问题。

核心思想是利用样本间的距离度量，计算特征在区分近邻样本时的贡献度。对于每个样本，算法会寻找同类的最近邻（称为"猜中近邻"）和异类的最近邻（称为"猜错近邻"），通过比较特征值差异来更新特征权重。权重值越大，说明该特征对分类的区分能力越强。

与传统过滤式方法相比，Relief的优势在于：1）考虑特征间的相互影响；2）对数据类型无特殊要求，能处理离散和连续特征；3）计算复杂度与特征数量线性相关，适合高维数据。

典型改进版本包括ReliefF（处理多分类和不完整数据）和RReliefF（适用于回归问题）。实际应用中需注意：近邻数量k的选择会影响结果稳定性，建议通过交叉验证确定最优参数。