![](/images/graphics-bg.png)
Maximum spanning tree based redundancy elimination for feature selection of high dimensional data
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 15، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2018)، ص ص. 831-841، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Feature selection adheres to the phenomena of preprocessing step for High Dimensional data to obtain optimal results with reference of speed and time.
It is a technique by which most prominent features can be selected from a set of features that are prone to contain redundant and relevant features.
It also helps to lighten the burden on classification techniques, thus makes it faster and efficient.We introduce a novel two tiered architecture of feature selection that can able to filter relevant as well as redundant features.
Our approach utilizes the peculiar advantage of identifying highly correlated nodes in a tree.
More specifically, the reduced dataset comprises of these selected features.
Finally, the reduced dataset is tested with various classification techniques to evaluate their performance.
To prove its correctness we have used many basic algorithms of classification to highlight the benefits of our approach.
In this journey of work we have used benchmark datasets to prove the worthiness of our approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Singh, Bharat& Vyas, Om Prakash. 2018. Maximum spanning tree based redundancy elimination for feature selection of high dimensional data. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 15, no. 5, pp.831-841.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839116
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Singh, Bharat& Vyas, Om Prakash. Maximum spanning tree based redundancy elimination for feature selection of high dimensional data. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 15, no. 5 (Sep. 2018), pp.831-841.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839116
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Singh, Bharat& Vyas, Om Prakash. Maximum spanning tree based redundancy elimination for feature selection of high dimensional data. The International Arab Journal of Information Technology. 2018. Vol. 15, no. 5, pp.831-841.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839116
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 839-841
رقم السجل
BIM-839116
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)