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本发明公开了一种基于无监督学习的自动筛选有效特征的方法，包括数据集构建；设定阈值ε，对数据集进行PCA降维，选择尽可能小的主成分数量K；依次对原始数据集每个特征进行移除，对移除特征后的原始数据集进行PCA降维，计算使得平均均方误差与数据集的方差比例小于阈值ε时的主成分数量t；通过移除前后主成分数量的对比，判断该特征是否移除,直到循环完所有特征，自动筛选数据集的有效特征。本发明通过对原数据特征进行降维，不生成新特征，即降维的同时保留原特征的实际含义，帮助工程师从大量的数据特征中筛选有效特征，进而有
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112464154 A (43)申请公布日 2021.03.09 (21)申请号 202011353569.8 (22)申请日 2020.11.27 (71)申请人 中国船舶重工集团公司第七0四研
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