A Parallel Genetic Algorithm Based Feature Selection and Parameter Optimization for Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Chen, Zhi
Lin, Tao
Tang, Ningjiu
Xia, Xin
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-06-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The extensive applications of support vector machines (SVMs) require efficient method of constructing a SVM classifier with high classification ability.
The performance of SVM crucially depends on whether optimal feature subset and parameter of SVM can be efficiently obtained.
In this paper, a coarse-grained parallel genetic algorithm (CGPGA) is used to simultaneously optimize the feature subset and parameters for SVM.
The distributed topology and migration policy of CGPGA can help find optimal feature subset and parameters for SVM in significantly shorter time, so as to increase the quality of solution found.
In addition, a new fitness function, which combines the classification accuracy obtained from bootstrap method, the number of chosen features, and the number of support vectors, is proposed to lead the search of CGPGA to the direction of optimal generalization error.
Experiment results on 12 benchmark datasets show that our proposed approach outperforms genetic algorithm (GA) based method and grid search method in terms of classification accuracy, number of chosen features, number of support vectors, and running time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Zhi& Lin, Tao& Tang, Ningjiu& Xia, Xin. 2016. A Parallel Genetic Algorithm Based Feature Selection and Parameter Optimization for Support Vector Machine. Scientific Programming،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118170
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Zhi…[et al.]. A Parallel Genetic Algorithm Based Feature Selection and Parameter Optimization for Support Vector Machine. Scientific Programming No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118170
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Zhi& Lin, Tao& Tang, Ningjiu& Xia, Xin. A Parallel Genetic Algorithm Based Feature Selection and Parameter Optimization for Support Vector Machine. Scientific Programming. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118170
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118170
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