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針對高維大數(shù)據(jù)的降維問題，提出了一種基于統(tǒng)計學析因設計的特征選擇算法-FFD。首先，使用析因設計的因子效應作為過濾式特征選擇算法中特征與目標變量之間相關關系的度量標準；其次，提出一個分治算法用于搜索適合于輸入數(shù)據(jù)集的最優(yōu)析因設計；再次，為了解決傳統(tǒng)實驗設計需要人工執(zhí)行實驗的問題，提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法從輸入數(shù)據(jù)集中自動搜索析因設計的響應值；最后，根據(jù)設計矩陣和平均響應值計算因子效應，并使用因子效應對特征和交互作用進行排序，得到顯著的特征和交互作用。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)FD的平均分類錯誤率比互信息最大化算法（ MIM）降低了2.95個百分點，比聯(lián)合互信息最大化算法（JMIM）降低了3.33個百分點，比ReliefF算法降低了6.62個百分點。因此，F(xiàn)FD在實際數(shù)據(jù)集中能有效挖掘與目標變量相關的特征和交互作用。
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