انتخاب ویژگی یک گام مهم در یادگیری بدون نظارت برای بهبود عملکرد مدل و کاهش پیچیدگی است، بر خلاف یادگیری نظارت شده، آن را بر داده های برچسب تکیه نمی کند، و این مقاله تکنیک ها و استراتژی های رایج مورد استفاده برای انتخاب ویژگی در تنظیمات بدون نظارت را بررسی می کند.

تکنیک های انتخاب بدون نظارت

چندین روش برای شناسایی ویژگی های مرتبط بدون داده های برچسب زده استفاده می شود.این تکنیک ها بر اندازه گیری ویژگی های ذاتی ویژگی ها و روابط آنها در مجموعه داده ها تمرکز می کنند.

بازی Variance Threshold

این روش ویژگی های با اختلاف نظر پایین در سراسر نمونه ها را حذف می کند، با فرض اینکه ویژگی های با تغییرات کوچک کمتر آموزنده هستند.

انتخاب مبتنی بر خوشه

ویژگی ها بر اساس سهم خود در نتایج خوشه ای ارزیابی می شوند.ویژگی هایی که باعث بهبود جدایی خوشه می شوند حفظ می شوند.

استراتژی های انتخاب موثر

پیاده سازی انتخاب ویژگی نیاز به برنامه ریزی استراتژیک برای اطمینان از نتایج معنی دار دارد. ترکیب تکنیک های متعدد اغلب نتایج بهتری به دست می آورد.

کاهش ابعاد

روش هایی مانند تجزیه و تحلیل اصلی (PCA) تعداد ویژگی ها را در حالی که حفظ اکثر تفاوت های داده، کمک به انتخاب ویژگی های خاص کاهش می دهد.

انتخاب های مقدماتی

حذف یا اضافه کردن ویژگی ها بر اساس عملکرد خوشه ای به شناسایی مناسب ترین ویژگی های داده شده کمک می کند.

  • ارزیابی اهمیت ویژگی
  • استفاده از تکنیک های متعدد
  • اعتبارسنجی با معیارهای خوشه ای
  • کاهش ابعاد