技术特征：
技术总结
本发明提供一种基于最优重构的特征选择方法，其步骤为：1)将数据集中每个原始特征为d维的数据表示为数据矩阵X，其中d＞1；2)对上述数据矩阵X建立最优化线性重构模型，且该模型最优化目标为表示矩阵B；3)将上述数据矩阵X进行转置得到特征矩阵F，并将表示矩阵B进行清零；4)利用迭代交替优化的方式对上述经过步骤3)的最优化线性重构模型进行求解，得到最优表示矩阵B*；5)根据最优表示矩阵B*选取能够表示全部d维特征的最优k维特征子集，其中k<d。该方法无需对数据进行标注，全量数据都可以用来优化模型，从而保证了数据量；同时基于全量数据的特征选择能够全面反映“数据‑特征”的真实二元分布。
技术研发人员：张晓宇;王树鹏
受保护的技术使用者：中国科学院信息工程研究所
技术研发日：2017.03.27
技术公布日：2017.09.26