کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6902233 1446500 2017 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feature Selection using Gravitational Search Algorithm for Biomedical Data
ترجمه فارسی عنوان
انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی برای داده های بیومدیک
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Analysis of medical data for disease prediction requires efficient feature selection techniques, as the data contains a large number of features. Researchers have used evolutionary computation (EC) techniques like genetic algorithms, particle swarm optimization etc. for FS and have found them to be faster than traditional techniques. We have explored a relatively new EC technique called gravitational search algorithm (GSA) for feature selection in medical datasets. This wrapper based method, that we have employed, using GSA and k-nearest neighbors reduces the number of features by an average of 66% and considerably improves the accuracy of prediction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 115, 2017, Pages 258-265
نویسندگان
, , , ,