数据特征提取方法有哪些
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发布时间：2022-03-30 14:38
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懂视网
时间：2022-03-30 19:00
特征提取技术包括这些：
1、主成分分析方法。主成分分析也称为K-L变换，是在统计特征基础上的多维（如多波段）正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的一种变换算法。线性变换方法进行特征提取的目的是，从高维数据空间中，产生出一个合适的低维子空间，使数据在这个空间中的分布可以在某种最优意义上描述原来的数据。主成分分析就是用得最多的一种线性变换方法，它产生一个新的图像序列，使图像按信息含量（或方差）由高到低排列，图像之间的相关性基本消除。用前几个主成分就可以表述原始数据中绝大多数信息含量，这是信息含量在最小均方差意义上的最优解。
2、基于遗传算法的特征提取。基于遗传算法的特征提取是一种结合了遗传算法子空间搜索功能的低阶特征提取算法，它不但包括了光谱特征提取功能，还结合了空间滤波和增强，可以对其他特征进行提取。通过评估适应度函数，并对染色体应用选择、杂交与变异等遗传操作算子，产生理论上比上一代更可行的解。重复种群的遗传操作过程，直到找到符合条件的最优或者次优解。由于特征空间的复杂性，有时候此方法并不一定有效。此外，以一种类似于多项式拟合的技术也有一定的局限性，无法有效地表达特征空间中隐藏的频率信息。
3、灰度共生矩阵法。灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵，是一种常用的纹理特征提取方法，它是图像中两个像素灰度级联合分布的统计形式，能较好地反映纹理灰度级相关性的规律，图像的灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，是分析图像局部模式结构及其排列规则的基础。有了灰度共生矩阵就可分析图像的纹理。
4、Laws纹理能量法。根据一对像素或其邻域的灰度组合分布作纹理测量的方法，常称为二阶统计分析方法。灰度共生矩阵是一种典型的二阶统计分析方法。但是如果只依靠单个像素及其邻域的灰度分布或某种属性去作纹理测量，其方法就称为一阶统计分析方法。显然一阶方法比二阶方法简单。用一些一阶分析方法作纹理分类，其正确率优于使用二阶方法。Laws的纹理能量测量法是典型的一阶分析方法，也是有名的通过算子计算纹理特征的方法。
5、空间自相关函数法。纹理常用地物表面结构的粗糙程度来描述，粗糙性是纹理的一个重要特征，其粗糙性的程度与局部结构的空间重复周期有关。周期大的纹理粗，周期小的纹理细。空间自相关函数是计算纹理测度的一种基本方法。纹理测度变化的倾向是小数值的纹理测度表示细纹理，大数值的纹理测度表示粗纹理。
6、波变换以及小波包变换方法。过去纹理分析缺乏对不同尺度的纹理的有效分析，Gabor滤波和小波变换则可以克服此缺点，小波变换继承和发展了Gabor变换，不仅时频窗口可以移动，而且窗口形状也随窗口中心频率的变化而自动调整。主要表现为在高频处时间分辨率高，在低频处频率分辨率高，有“聚焦”特性，所以又叫“数字显微镜”。小波包变换是小波变换的推广，其理论和算法都是基于小波变换的。小波包变换能够在所有的频率范围进行聚集，不但保留了小波分解的多分辨率特性，而且充分利用了纹理图像丰富的细节信息，对遥感图像的纹理特征进行提取更具有优势。
热心网友
时间：2022-03-30 16:08
特征工程通常被称为创建性能更好的机器学习模型的秘密武器。只要有一个出色的特征就可能是你赢得Kaggle挑战的门票！特征工程的重要性对于非结构化的文本数据更为重要，因为我们需要将自由流动的文本转换成一些数字表示形式，然后机器学习算法就可以理解这些数字表示形式。即使出现了自动化的特征工程，在将不同的特征工程策略应用为黑盒模型之前，你仍然需要理解它们背后的核心概念。永远记住，“如果给你一盒工具来修理房子，你应该知道什么时候使用电钻，什么时候使用锤子！”
理解文本数据
我相信你们所有人都对这个场景中包含的文本数据有一个合理的概念。请记住，文本数据总是可以以结构化数据属性的形式存在，但通常这属于结构化分类数据的范畴。
在这个场景中，我们讨论的是单词、短语、句子和整个文档形式的自由流动文本。本质上，我们有一些句法结构，比如单词组成短语，短语组成句子，句子又组成段落。然而，文本文档没有固有的结构，因为可以有各种各样的单词，这些单词在不同的文档中会有所不同，而且与结构化数据集中固定数量的数据维度相比，每个句子的长度也是可变的。
