Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Feature selection and replacement by clustering attributes
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Feature selection and replacement by clustering attributes
Thành Doanh
59
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Feature selection is to find useful and relevant features from an original feature space to effectively represent and index a given dataset. It is very important for classification and clustering problems, which may be quite difficult to solve when the amount of attributes in a given training data is very large. | Vietnam J Comput Sci 2014 1 47-55 DOI 10.1007 s4O595-013-0004-3 REGULAR PAPER Feature selection and replacement by clustering attributes Tzung-Pei Hong Yan-Liang Liou Shyue-Liang Wang Bay Vo Received 2 October 2013 Accepted 3 October 2013 Published online 9 November 2013 The Author s 2013 Abstract Feature selection is to find useful and relevant features from an original feature space to effectively represent and index a given dataset. It is very important for classification and clustering problems which may be quite difficult to solve when the amount of attributes in a given training data is very large. They usually need a very time-consuming search to get the features desired. In this paper we will try to select features based on attribute clustering. A distance measure for a pair of attributes based on the relative dependency is proposed. An attribute clustering algorithm called Most Neighbors First is also presented to cluster the attributes into a fixed number of groups. The representative attributes found in the clusters can be used for classification such that the whole feature space can be greatly reduced. Besides if the This is an extended version of the paper presented in The Sixth International Conference on Machine Learning and Cybernetics. T.-P. Hong Department of Computer Science and Information Engineering National University of Kaohsiung Kaohsiung Taiwan Y.-L. Liou Department of Electrical Engineering National University of Kaohsiung Kaohsiung Taiwan e-mail egghead221@gmah.com S. -L. Wang Department of Information Management National University of Kaohsiung Kaohsiung Taiwan e-mail slwang@nuk.edu.tw T. -P. Hong B Department of Computer Science and Engineering National Sun Yat-sen University Kaohsiung Taiwan e-mail tphong@nuk.edu.tw B. Vo Ton Duc Thang University Ho Chi Minh Vietnam e-mail vdbay@it.tdt.edu.vn values of some representative attributes cannot be obtained from current environments for inference some other possible attributes in the same .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Greedy feature selection for glycan chromatography data with the generalized Dirichlet distribution
Báo cáo khoa học: "A Progressive Feature Selection Algorithm for Ultra Large Feature Spaces"
Automatic heart disease prediction using feature selection and data mining techniques
Clustering based feature selection and outlier analysis
A comparison of feature selection and classification methods in DNA methylation studies using the Illumina Infinium platform
Cost-Constrained feature selection in binary classification: Adaptations for greedy forward selection and genetic algorithms
RHDSI: A novel dimensionality reduction based algorithm on high dimensional feature selection with interactions
Feature selection for indexing protein structures
Toward optimal feature selection using ranking methods and classification algorithms
Anticancer drug sensitivity prediction in cell lines from baseline gene expression through recursive feature selection
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.