Dual heuristic feature selection based on genetic algorithm and binary particle swarm optimization
المؤلفون المشاركون
Jabbur, Ali Hakim
Ali, Ali Husayn
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 27، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2019)، ص ص. 171-183، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The features selection is one of the data mining tools that used to select the most important features of a given dataset.
It contributes to save time and memory during the handling a given dataset.
According to these principles, we have proposed features selection method based on mixing two metaheuristic algorithms Binary Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm work individually.
The K-Nearest Neighbour (K-NN) is used as an objective function to evaluate the proposed features selection algorithm.
The Dual Heuristic Feature Selection based on Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization (DHFS) test, and compared with 26 well-known datasets of UCI machine learning.
The numeric experiments result imply that the DHFS better performance compared with full features and that selected by the mentioned algorithms (Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jabbur, Ali Hakim& Ali, Ali Husayn. 2019. Dual heuristic feature selection based on genetic algorithm and binary particle swarm optimization. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 27, no. 1, pp.171-183.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094612
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jabbur, Ali Hakim& Ali, Ali Husayn. Dual heuristic feature selection based on genetic algorithm and binary particle swarm optimization. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 27, no. 1 (2019), pp.171-183.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094612
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jabbur, Ali Hakim& Ali, Ali Husayn. Dual heuristic feature selection based on genetic algorithm and binary particle swarm optimization. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2019. Vol. 27, no. 1, pp.171-183.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094612
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 181-182
رقم السجل
BIM-1094612
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