![](/images/graphics-bg.png)
Correlation dependencies between variables in feature selection on boolean symbolic objects
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 16، العدد 6 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2019)، ص ص. 1063-1073، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-11-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Feature selection is an important process in data analysis and data mining.
The increasing size, complexity, and multi-valued nature of data necessitate the use of Symbolic Data Analysis (SDA), which utilizes symbolic objects instead of classical tables, for data analysis.
The symbolic objects are created by using abstraction or generalization techniques on individuals.
They are a representation of concepts or clusters.
To improve the description of these objects, and to eliminate incoherencies and over-generalization, using dependencies between variables is crucial in SDA.
This study shows how correlation dependencies between variables can be processed on Boolean Symbolic Objects (BSOs) in feature selection.
A new feature selection criterion that considers the dependencies between variables, and a method of dealing with computation complexity is also presented.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ziani, Jamal. 2019. Correlation dependencies between variables in feature selection on boolean symbolic objects. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 16, no. 6, pp.1063-1073.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-915133
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ziani, Jamal. Correlation dependencies between variables in feature selection on boolean symbolic objects. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 16, no. 6 (Nov. 2019), pp.1063-1073.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-915133
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ziani, Jamal. Correlation dependencies between variables in feature selection on boolean symbolic objects. The International Arab Journal of Information Technology. 2019. Vol. 16, no. 6, pp.1063-1073.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-915133
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 1072-1073
رقم السجل
BIM-915133
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)