کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6938739 | 1449964 | 2018 | 40 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Kernel Partial least square based feature selection method
ترجمه فارسی عنوان
کرنل جزئی ترین روش انتخاب ویژگی بر اساس حداقل مربع
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
انتخاب ویژگی، کرنل جزئی ترین مربع، ضرایب رگرسیون، ارتباط، طبقه بندی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Maximum relevance and minimum redundancy (mRMR) has been well recognised as one of the best feature selection methods. This paper proposes a Kernel Partial Least Square (KPLS) based mRMR method, aiming for easy computation and improving classification accuracy for high-dimensional data. Experiments with this approach have been conducted on seven real-life datasets of varied dimensionality and number of instances, with performance measured on four different classifiers: Naive Bayes, Linear Discriminant Analysis, Random Forest and Support Vector Machine. Experimental results have exhibited the advantage of the proposed method over several competing feature selection techniques.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 83, November 2018, Pages 91-106
Journal: Pattern Recognition - Volume 83, November 2018, Pages 91-106
نویسندگان
Upasana Talukdar, Shyamanta M Hazarika, John Q. Gan,