使用神经网络进行受控冗余的群组特征（传感器）选择
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种基于多层感知机（MLP）网络的嵌入式特征选择方法，并将其推广到面向组特征或传感器选择问题，该方法可以控制所选特征或组之间的冗余级别。此外，我们还将组套索惩罚推广为特征选择的机制，以在同时保持对冗余的控制的情况下选择有价值的组特征。在适当的假设下，我们建立了所提算法的单调性和收敛性，并通过一些基准数据集上的实验结果展示了所提方法在特征选择和组特征选择方面比一些最先进的方法具有良好的性能。
本文提出了一种基于MLP网络的嵌入式特征选择方法，可用于组特征或传感器选择问题。该方法可控制冗余级别，并通过组套索惩罚推广为特征选择机制。实验结果表明，该方法在特征选择和组特征选择方面具有良好性能。
