特征协调算法

① sift算法是什么

Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。

这一算法的灵感也十分的直观，人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现特征匹配了。

sift算法的应用

SIFT算法目前在军事、工业和民用方面都得到了不同程度的应用，其应用已经渗透了很多领域，典型的应用如下：物体识别；机器人定位与导航；图像拼接；三维建模；手势识别；视频跟踪；笔记鉴定；指纹与人脸识别；犯罪现场特征提取。

② 特征处理有哪些方法

、常用方法
1、时间戳处理
时间戳通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。但在很多的应用中，大量的信息是不需要的，因此我们在呈现时间的时候，试着保证你所提供的所有数据是你的模型所需要的，并且别忘了时区，加入你的数据源来自不同的地理数据源，别忘了利用时区将数据标准化。
2、离散型变量处理
举一个简单的例子，由{红，黄，蓝}组成的离散型变量，最常用的方式是吧每个变量值转换成二元属性，即从{0，1}取一个值，也就是常说的独热编码(one-hot code)。
3、分箱/分区
有时候，将连续型变量转换成类别呈现更有意义，同时能够使算法减少噪声的干扰，通过将一定范围内的数值划分成确定的块。举个例子，我们要预测具有哪些特征的人会购买我们网店的商品，用户的年龄是一个连续的变量，我们可以将年龄分为15以下、15-24、25-34、35-44、45及以上。而且，不是将这些类别分成2个点，你可以使用标量值，因为相近的年龄表现出相似的属性。
只有了解变量的领域知识的基础，确定属性能够划分成简洁的范围时分区才有意义，即所有的数值落入一个分区时能够呈现出共同的特征。在实际的运用中，当你不想让你的模型总是尝试区分值之间是否太近时，分区能够避免出现过拟合。例如，如果你感兴趣的是将一个城市作为总体，这时你可以将所有落入该城市的维度整合成一个整体。分箱也能减小小错误的影响，通过将一个给定值划入到最近的块中。如果划分范围的数量和所有可能值相近，或对你来说准确率很重要的话，此时分箱就不合适了。
4、交叉特征
交叉特征算是特征工程中非常重要的方法之一，它将两个或更多的类别属性组合成一个。当组合的特征要比单个特征更好时，这是一项非常有用的技术。数学上来说，是对类别特征的所有值进行交叉相乘。
假如拥有一个特征A,A有两个可能值{A1，A2}。拥有一个特征B，存在{B1，B2}等可能值。然后，A&B之间的交叉特征如下：{（A1，B1），（A1，B2），（A2，B1），（A2，B2）}，并且你可以给这些组合特征取任何名字。但是需要明白每个组合特征其实代表着A和B各自信息协同作用。
5、特征选择
为了得到更好的模型，使用某些算法自动的选出原始特征的子集。这个过程，你不会构建或修改你拥有的特征，但是会通过修建特征来达到减少噪声和冗余。
特征选择算法可能会用到评分方法来排名和选择特征，比如相关性或其他确定特征重要性的方法，更进一步的方法可能需要通过试错，来搜素出特征子集。
还有通过构建辅助模型的方法，逐步回归就是模型构造过程中自动执行特征选择算法的一个实例，还有像Lasso回归和岭回归等正则化方法也被归入到特征选择，通过加入额外的约束或者惩罚项加到已有模型(损失函数)上，以防止过拟合并提高泛化能力。
6、特征缩放
有时候，你可能会注意到某些特征比其他特征拥有高得多的跨度值。举个例子，将一个人的收入和他的年龄进行比较，更具体的例子，如某些模型(像岭回归)要求你必须将特征值缩放到相同的范围值内。通过特征缩放可以避免某些特征获得大小非常悬殊的权重值。
7、特征提取
特征提取涉及到从原始属性中自动生成一些新的特征集的一系列算法，降维算法就属于这一类。特征提取是一个自动将观测值降维到一个足够建模的小数据集的过程。

③ 算法具有什么特征

一个算法应该具有以下五个重要的特征：

1，有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

2，确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；

3，输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4，输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5，可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

(3)特征协调算法扩展阅读：

算法要素：

一，数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：

1，算术运算：加减乘除等运算

2，逻辑运算：或、且、非等运算

3，关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算

4，数据传输：输入、输出、赋值等运算

二，算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。