SVM-RFE Based Feature Selection and Taguchi Parameters Optimization for Multiclass SVM Classifier
المؤلفون المشاركون
Huang, Mei-Ling
Hung, Yung-Hsiang
Lee, W. M.
Jiang, Bo-Ru
Li, Rong-Kwei
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-09-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Recently, support vector machine (SVM) has excellent performance on classification and prediction and is widely used on disease diagnosis or medical assistance.
However, SVM only functions well on two-group classification problems.
This study combines feature selection and SVM recursive feature elimination (SVM-RFE) to investigate the classification accuracy of multiclass problems for Dermatology and Zoo databases.
Dermatology dataset contains 33 feature variables, 1 class variable, and 366 testing instances; and the Zoo dataset contains 16 feature variables, 1 class variable, and 101 testing instances.
The feature variables in the two datasets were sorted in descending order by explanatory power, and different feature sets were selected by SVM-RFE to explore classification accuracy.
Meanwhile, Taguchi method was jointly combined with SVM classifier in order to optimize parameters C and γ to increase classification accuracy for multiclass classification.
The experimental results show that the classification accuracy can be more than 95% after SVM-RFE feature selection and Taguchi parameter optimization for Dermatology and Zoo databases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Mei-Ling& Hung, Yung-Hsiang& Lee, W. M.& Li, Rong-Kwei& Jiang, Bo-Ru. 2014. SVM-RFE Based Feature Selection and Taguchi Parameters Optimization for Multiclass SVM Classifier. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051062
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Mei-Ling…[et al.]. SVM-RFE Based Feature Selection and Taguchi Parameters Optimization for Multiclass SVM Classifier. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051062
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Mei-Ling& Hung, Yung-Hsiang& Lee, W. M.& Li, Rong-Kwei& Jiang, Bo-Ru. SVM-RFE Based Feature Selection and Taguchi Parameters Optimization for Multiclass SVM Classifier. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051062
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051062
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