Feature Selection Method Based on Partial Least Squares and Analysis of Traditional Chinese Medicine Data
المؤلفون المشاركون
Du, Jianqiang
Huang, Canyi
Nie, Bin
Yu, Riyue
Xiong, Wangping
Zeng, Qingxia
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-07-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The partial least squares method has many advantages in multivariable linear regression, but it does not include the function of feature selection.
This method cannot screen for the best feature subset (referred to in this study as the “Gold Standard”) or optimize the model, although contrarily using the L1 norm can achieve the sparse representation of parameters, leading to feature selection.
In this study, a feature selection method based on partial least squares is proposed.
In the new method, exploiting partial least squares allows extraction of the latent variables required for performing multivariable linear regression, and this method applies the L1 regular term constraint to the sum of the absolute values of the regression coefficients.
This technique is then combined with the coordinate descent method to perform multiple iterations to select a better feature subset.
Analyzing traditional Chinese medicine data and University of California, Irvine (UCI), datasets with the model, the experimental results show that the feature selection method based on partial least squares exhibits preferable adaptability for traditional Chinese medicine data and UCI datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Canyi& Du, Jianqiang& Nie, Bin& Yu, Riyue& Xiong, Wangping& Zeng, Qingxia. 2019. Feature Selection Method Based on Partial Least Squares and Analysis of Traditional Chinese Medicine Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130783
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Canyi…[et al.]. Feature Selection Method Based on Partial Least Squares and Analysis of Traditional Chinese Medicine Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130783
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Canyi& Du, Jianqiang& Nie, Bin& Yu, Riyue& Xiong, Wangping& Zeng, Qingxia. Feature Selection Method Based on Partial Least Squares and Analysis of Traditional Chinese Medicine Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130783
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130783
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