監督學習，過濾，特徵加權
第乙個問題就是，怎樣定義乙個"好的"的特徵？
首先我們尊重資料，資料是大爺，所以乙個好的特徵得到的結果應該和資料相吻合。即如果原資料中兩點相近，那麼在該特徵下兩點也應該相近。
其次，好的特徵應該能將類之間分開，那麼如果乙個特徵的跨度越到，我們認為這個特徵就就具有好的分類特性，衡量這個跨度的就是方差，所以就要有乙個大的方差。
laplacian score 的方法這樣定義乙個特徵的權重值，
其中其中t 為乙個給定值
為什麼會有sij？
我認為sij 度量的是xi 和xj 之間的距離，所以就為分析某乙個特性的時候帶入了整體感……
下面再化簡
根據乙個叫做spectral graph thery 的理論可以用對焦矩陣d來估計
所以就有
可以證明
所以所以laplacian score的演算法流程為
step1 ： 用所有的資料建立乙個圖，將相鄰的兩個點相連。兩個點
是相連的，如果
step2 ： 計算
。對於相鄰的兩點
其中 t是給定的乙個值，
step3 :對於第r個特徵,,
;step4 : 最後
總結：laplacian score 演算法可以說是fisher score的推廣情況。這個演算法比較有效的衡量了各個特徵的權重，優先選擇權重比較小的那些。但是這個演算法沒有衡量各個特之間相互的硬性，有可能會選取冗餘特徵。
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