بررسی مقایسه ای تکنیک های کاهش ابعاد از نظر کارایی

Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 1,074

This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

INCEE02_016

تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1394

Abstract:

در سالهای اخیر مسئله کاهش ابعاد داده توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. کاهش ابعاد به عنوان یک مرحله پیش پردازش در ابتدای فرآیند داده کاوی انجام می شود. کاهش ابعاد می تواند به عنوان یک کار انتخاب یا استخراج ویزگی درنظر گرفته شود. هدف این مقاله بررسی روش های مختلف کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی، به مفهوم شناسایی و انتخاب یک زیرمجموعه مفید از ویژگی ها از میان مجموعه داده اولیه می باشد. برای اینکه بتوانیم تقسیم بندی درستی از روش های مختلف انتخاب ویژگی داشته باشیم، فرایند انتخاب ویزگی را به چهاربخش تقسیم می کنیم: تابع تولید کنندهف تابع ارزیابی، شرط خاتمه، تابع تعیین اعتبار. در ابتدا روش های مختلف انتخاب ویژکی را بر اساس دو معیار تابع تولید کننده و تابع ارزیابی طبقه بندی می کنیم. سپس آنها را بر اساس عملکرد دسته بندی و نحوه اجرای هر دسته را به اختصار شرح می دهیم و به بررسی ویژگی ها، مزایا و معایب هر روش می پردازیم. در نهایت جدول مقایسه ای برای روش های بررسی شده رسم کرده ایم تا بتوانیم بهینه ترین روش را انتخاب نماییم، زیرا انتخاب ویژگی یک مسئله سخت است و فقط یک جستجوی جامع می تواند یک راه حل بهینه را تضمین کند.

Authors

مرضیه همایونی

دانشجوی کارشناسی ارشد کامپیوتر دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، استان فارس

علی حاجتی

واحد فناوری و اطلاعات، اداره کل کمیته امداد استان فارس، شیراز

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • محمد صادق شیخائی، "کاهش ابعاد"، پروژه مطالعاتی درس یادگیری ماشین، ...
  • M. Dash, H. Liu, Feature Selection for Classification. Intelligent Data ...
  • Kira, K. and Rendell, L.A., The feature selection problem: Traditional ...
  • Kononenko, I., Estimating attributes: Analysis and extension of RELIEF. In: ...
  • Xu, L, Yan, P. and Chang, T., Best first strategy ...
  • Bobrowski, L., Feature selection based on some homogeneity coefficient. In: ...
  • Mucciardi, A.N. and Gose, E.E., A comparison of seven techniques ...
  • Devijver, P.A. and Kittler, J., Pattern Recognition: _ Statistical Approach. ...
  • Doak, J.. An evaluation of feature selection methods and their ...
  • Ichino, M. and Sklansky, J., Feature selection for linear classifier. ...
  • Ichino, M. and Sklansky, J., Optimum feature selection by zero-one ...
  • Liu, H. and Setiono, R., Feature selection and classificatio _ ...
  • نمایش کامل مراجع