Feature Selection with Neighborhood Entropy-Based Cooperative Game Theory
المؤلفون المشاركون
She, Kun
Zeng, Kai
Niu, Xinzheng
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Feature selection plays an important role in machine learning and data mining.
In recent years, various feature measurements have been proposed to select significant features from high-dimensional datasets.
However, most traditional feature selection methods will ignore some features which have strong classification ability as a group but are weak as individuals.
To deal with this problem, we redefine the redundancy, interdependence, and independence of features by using neighborhood entropy.
Then the neighborhood entropy-based feature contribution is proposed under the framework of cooperative game.
The evaluative criteria of features can be formalized as the product of contribution and other classical feature measures.
Finally, the proposed method is tested on several UCI datasets.
The results show that neighborhood entropy-based cooperative game theory model (NECGT) yield better performance than classical ones.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Kai& She, Kun& Niu, Xinzheng. 2014. Feature Selection with Neighborhood Entropy-Based Cooperative Game Theory. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034651
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Kai…[et al.]. Feature Selection with Neighborhood Entropy-Based Cooperative Game Theory. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034651
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Kai& She, Kun& Niu, Xinzheng. Feature Selection with Neighborhood Entropy-Based Cooperative Game Theory. Computational Intelligence and Neuroscience. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034651
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1034651
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر