摘  要： 特征選擇是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域的關鍵問題之一，而特征選擇的穩(wěn)定性也是目前的一個研究熱點。主要對特征選擇的穩(wěn)定性因素和穩(wěn)定性度量進行分析，并詳細介紹了目前比較經(jīng)典的兩種提高特征選擇穩(wěn)定性的方法。
關鍵詞： 特征選擇；穩(wěn)定性；集成；樣本加權

    隨著信息技術和生物技術的快速發(fā)展，在現(xiàn)實生活及科學研究中產(chǎn)生大量的高維海量數(shù)據(jù)。為了從大規(guī)模數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識，特征選擇已成為高維數(shù)據(jù)分類或者回歸中的關鍵問題[1]，目前已被廣泛應用于文本分類、圖像檢索、基因分析和入侵檢測等。所謂特征選擇就是從一組特征中挑選出一些最有效的特征以達到降低特征空間維數(shù)或者發(fā)現(xiàn)自然模型真實變量的過程，其通常包括兩個關鍵問題：搜索策略和評價準則。參考文獻[2-4]對已有特征選擇方法以及特征選擇統(tǒng)一框架進行了全面的綜述。特征選擇算法根據(jù)訓練的數(shù)據(jù)集中樣本有無標記通常分為監(jiān)督、非監(jiān)督和半監(jiān)督特征選擇算法。在評價過程中，監(jiān)督的特征選擇方法通常通過評價特征與類別之間的關聯(lián)性或者特征的分類性能來獲取特征的相關性。非監(jiān)督的特征選擇方法通常通過探究未標記數(shù)據(jù)分布特性來獲取特征的相關性。半監(jiān)督特征選擇方法則同時利用標記的和未標記的樣本。此外，根據(jù)評價準則，特征選擇又可以分為過濾器、封裝器以及嵌入式三類基本模型[2]。過濾器模型是將特征選擇作為一個預處理過程，利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性對選取的特征子集進行評價，獨立于學習算法。封裝器模型則將后續(xù)學習算法的結果作為特征子集評價準則的一部分。嵌入式模型則試圖利用前兩種模型的優(yōu)點，在不同的搜索階段利用不同的評價準則。一般而言，過濾器的時間復雜度比封裝器低，且結構相對簡單，因此廣泛用于對高維數(shù)據(jù)的處理。如果根據(jù)輸出結果來區(qū)分，特征選擇又可以分為兩種[3]：一種是輸出所有特征權重，并對其進行排序，如Lmba[5]、SQP-FW[6]等；另一種是輸出選擇的特征子集，如SVM-RFE[7]等。
1 穩(wěn)定性分析
    特征選擇的一個重要特性是發(fā)現(xiàn)自然模型的真實變量，在很多應用場景下，特征選擇所選取的特征或者變量應該是具有可解釋性的。如在文本分類中，本研究利用一些先驗知識很容易檢查所選擇的單詞對分類是否有意義。此外在基因數(shù)據(jù)處理中，所選擇的基因也可以解釋。但是，如果當收集的某種病例樣本發(fā)生變化時，特征選擇算法獲取的基因子集或者排序結果差別較大，那么專家就會對基因選擇結果產(chǎn)生疑慮，而且也給結果的驗證帶來不便，從而難以確切獲得解釋該疾病的相關基因組。因此在某些領域，特征選擇的穩(wěn)定性也是至關重要的。特征選擇的穩(wěn)定性是對所選擇的特征子集相似性度量。它主要研究當樣本或者算法自身的參數(shù)有變化時，特征選擇算法的魯棒性。也就是說，對于高維數(shù)據(jù)的分類或者回歸，其主要任務有兩個：一個是設計盡可能好的算法，以獲取對未知樣本較高的預測能力；另一個是除了進一步提高算法的性能，還要能深入理解特征與樣本輸出之間的關系[1]。對于這第二個任務來說，除了要提高特征選擇的分類性能外，還需要關注其穩(wěn)定性，否則第二個任務將難以完成。不穩(wěn)定的特征選擇結果將帶來很多歧義，難以獲取可以理解的真實特征（變量）。
1.1 穩(wěn)定性因素
    產(chǎn)生不穩(wěn)定特征選擇結果的主要因素有：
    （1）數(shù)據(jù)擾動。數(shù)據(jù)擾動包括兩個方面：①數(shù)據(jù)本身變化，包括數(shù)量變化和訓練樣本分布的不同；②添加噪聲特征。
    （2）算法本身沒有穩(wěn)定機制。已有的算法在設計特征選擇評價準則時，只是考慮了分類性能或者聚類性能，而沒有關注算法的穩(wěn)定性。
    （3）當特征集里含有大量的冗余特征時，由于冗余特征之間的關聯(lián)性較強，具有相似的（分類）性能，也會產(chǎn)生多個具有近似性能的特征子集，從而影響算法的穩(wěn)定性。
    （4）高維小樣本。由于這類數(shù)據(jù)的訓練樣本較少，而特征維數(shù)非常高，如基因數(shù)據(jù)等，雖然訓練樣本只有細微的變化，而特征選擇的結果將發(fā)生很大變化。
為了有效提高特征選擇算法的穩(wěn)定性，目前主要有基于經(jīng)典特征選擇算法的集成特征選擇[8]、基于樣本加權的算法[9]和特征組群的方法[10]。
1.2 穩(wěn)定性度量
    特征選擇的穩(wěn)定性是對所選擇的特征子集相似性度量。它主要研究當樣本或者算法自身的參數(shù)有變化時，特征選擇算法的魯棒性。所有特征選擇結果的相似性越大，則認為特征選擇的穩(wěn)定性越高。而整體的穩(wěn)定性就是所有特征選擇結果的相似之和的平均值：

參考文獻
[1] FAN J Q， LV J C. A selective overview of variable selection in high dimensional feature space[J]. Statistical Sinica， 2010（10）：101-148.
[2] LIU H， YU L. Toward integrating feature selection algorithms for classification and clustering[J]. IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering， 2005， 17（3）：1-12.
[3] ZHAO Z. Spectral feature selection for mining ultrahigh dimensional data[M]. Arizona State University PhD Dissertation， 2010.
[4] GUYON I， ELISSEEFF A. An introduction to variable and feature selection[J]. Journal of Machine Learning Research， 2003，3（3）：1157-1182.
[5] LI Y， LU B L. Feature selection based on loss margin of nearest neighbor classification[J]. Pattern Recognition， 2009，42：1914-1921.
[6] TAKEUCHI I， SUGIYAMA M. Target neighbor consistent feature weighting for nearest neighbor classification[C]. Conference on Advances in Neural Information Processing Systems（NIPS）， 2011：1-9.
[7] GUYON I， WESTON J， BARNHILT S， et al. Gene selection for cancer classification using support vector machines[J]. Machine Learning， 2002，46：389-422.
[8] SAEYS Y， ABEL T， PEER Y V. Robust feature selection using ensemble feature selection techniques[C]. Proceeding of the European Conference. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases （ECML-PKDD）， Lecture Notes on Artificial Intelligence， 2008，5212：313-325.
[9] YU L， HAN Y， BERENS M E. Stable gene selection from microarray data via sample weighting[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics， 2012，9（1）：262-272.
[10] LOSCALZO S， YU L， DING C. Consensus group stable feature selection[C]. Proceeding ACM SIGKDD Conference. on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD）， Paris France， June 28-July 1. 2009：567-575.