کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10361003 | 869957 | 2011 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
BASSUM: A Bayesian semi-supervised method for classification feature selection
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a new BAyesian Semi-SUpervised Method, or BASSUM in short, to exploit the values of unlabelled samples on classification feature selection problem. Generally speaking, the inclusion of unlabelled samples helps the feature selection algorithm on (1) pinpointing more specific conditional independence tests involving fewer variable features and (2) improving the robustness of individual conditional independence tests with additional statistical information. Our experimental results show that BASSUM enhances the efficiency of traditional feature selection methods and overcomes the difficulties on redundant features in existing semi-supervised solutions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 44, Issue 4, April 2011, Pages 811-820
Journal: Pattern Recognition - Volume 44, Issue 4, April 2011, Pages 811-820
نویسندگان
Ruichu Cai, Zhenjie Zhang, Zhifeng Hao,