BINARY CUCKOO OPTIMIZATION ALGORITHM FOR FEATURE SELECTION IN HIGH-DIMENSIONAL DATASETS
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,501
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
BPJ01_614
تاریخ نمایه سازی: 29 دی 1392
چکیده مقاله:
Feature selection is a process commonly used in machine learning. Based on Binary Cuckoo Optimization Algorithm (BCOA) and information theory, this paper proposes a new filter feature selection method for classification problems. The proposed algorithm is based on BCOA and the Mutual Information (MI) of each pair of features, which determines the relevance and redundancy of the selected feature subset. Different weights for the relevance and redundancy in the fitness functions of the proposed algorithm are used to further improve their performance in terms of the number of features and the classification accuracy. In the experiments, an Artificial Neural Network (ANN) is employed to evaluate the classification accuracy of the selected feature subset on the test sets of six datasets. The results show that proposed algorithms can significantly reduce the number of features and achieve high classification accuracy in almost all cases.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Behnoosh Molaei
Department of computer, Dezful Branch, Islamic Azad University, Dezful Iran
Seyedeh Parvaneh Hosseini
Sama technical and vocational training college, Islamic Azad University, Ahwaz Branch, Ahwaz, Iran
Alireza Assareh
Engineering Faculty, Computer Engineering Department, Chamran University of Ahwaz, Ahwaz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :