کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
531690 | 869866 | 2006 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Non-parametric classifier-independent feature selection
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Feature selection is used for finding a feature subset that has the most discriminative information from the original feature set. In practice, since we do not know the classifier to be used after feature selection, it is desirable to find a feature subset that is universally effective for any classifier. Such a trial is called classifier-independent feature selection. In this study, we propose a novel classifier-independent feature selection method on the basis of the estimation of Bayes discrimination boundary. The experimental results on 12 real-world datasets showed the fundamental effectiveness of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 5, May 2006, Pages 737–746
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 5, May 2006, Pages 737–746
نویسندگان
Naoto Abe, Mineichi Kudo,