An Optimal SVM with Feature Selection Using Multiobjective PSO
المؤلفون المشاركون
Behravan, Iman
Dehghantanha, Oveis
Zahiri, Seyed Hamid
Mehrshad, Nasser
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Support vector machine is a classifier, based on the structured risk minimization principle.
The performance of the SVM depends on different parameters such as penalty factor, C, and the kernel factor, σ.
Also choosing an appropriate kernel function can improve the recognition score and lower the amount of computation.
Furthermore, selecting the useful features among several features in dataset not only increases the performance of the SVM, but also reduces the computational time and complexity.
So this is an optimization problem which can be solved by heuristic algorithm.
In some cases besides the recognition score, the reliability of the classifier’s output is important.
So in such cases a multiobjective optimization algorithm is needed.
In this paper we have got the MOPSO algorithm to optimize the parameters of the SVM, choose appropriate kernel function, and select the best feature subset simultaneously in order to optimize the recognition score and the reliability of the SVM concurrently.
Nine different datasets, from UCI machine learning repository, are used to evaluate the power and the effectiveness of the proposed method (MOPSO-SVM).
The results of the proposed method are compared to those which are achieved by single SVM, RBF, and MLP neural networks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Behravan, Iman& Dehghantanha, Oveis& Zahiri, Seyed Hamid& Mehrshad, Nasser. 2016. An Optimal SVM with Feature Selection Using Multiobjective PSO. Journal of Optimization،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110152
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Behravan, Iman…[et al.]. An Optimal SVM with Feature Selection Using Multiobjective PSO. Journal of Optimization No. 2016 (2016), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110152
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Behravan, Iman& Dehghantanha, Oveis& Zahiri, Seyed Hamid& Mehrshad, Nasser. An Optimal SVM with Feature Selection Using Multiobjective PSO. Journal of Optimization. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110152
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110152
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