A Semisupervised Feature Selection with Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Feature selection has proved to be a beneficial tool in learning problems with the main advantages of interpretation and generalization.
Most existing feature selection methods do not achieve optimal classification performance, since they neglect the correlations among highly correlated features which all contribute to classification.
In this paper, a novel semisupervised feature selection algorithm based on support vector machine (SVM) is proposed, termed SENFS.
In order to solve SENFS, an efficient algorithm based on the alternating direction method of multipliers is then developed.
One advantage of SENFS is that it encourages highly correlated features to be selected or removed together.
Experimental results demonstrate the effectiveness of our feature selection method on simulation data and benchmark data sets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dai, Kun& Yu, Hong-Yi& Li, Qing. 2013. A Semisupervised Feature Selection with Support Vector Machine. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-470438
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dai, Kun…[et al.]. A Semisupervised Feature Selection with Support Vector Machine. Journal of Applied Mathematics No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-470438
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dai, Kun& Yu, Hong-Yi& Li, Qing. A Semisupervised Feature Selection with Support Vector Machine. Journal of Applied Mathematics. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-470438
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-470438
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