A new multiclass embedded feature selection method using genetic algorithm
محل انتشار: ششمین کنفرانس مهندسی برق و الکترونیک ایران
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 695
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE06_339
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1394
چکیده مقاله:
In this paper, we propose an embedded subset selection method based on minimum redundancy–maximum relevance criterion, which uses Pierson's correlation coefficient criterion in redundancy and accuracy of nearest neighbor classification in relevancy. In this method first some features with low sensitivity are eliminated then remainder of original feature subset is used in subset selection process which uses genetic algorithm. Sensitivity of features shows correlation of each feature with target. The proposed method is tested over several well-known benchmarking datasets. The performance of the proposed algorithm is also compared with some recent hybrid filter–wrapper algorithms. The results show that this method is competitive in terms of both classification accuracy and the number of selected features.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Soheila Barchinezhad
Department of Electronic and Computer Kerman Graduate University of Advanced Technology Kerman, Iran
Mahdi Eftekhari
Department of Computer Engineering Shahid Bahonar University of Kerman Kerman, Iran
Farzane Foroutan
Department of Computer Engineering Shahid Bahonar University of Kerman Kerman, 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 :