انتخاب زیرمجموعه ویژگی های داده های چند کلاسه مبتنی برروش های تکاملی

Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 1,165

This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ICIKT07_088

تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1394

Abstract:

مسئله انتخاب زیرمجموعه ی ویژگی ها به مفهوم شناسایی و انتخاب یک زیر مجموعه ای مفید از ویژگی ها از میان مجموعه داده اولیه می باشد و همچنین مبحث مهمی در تحلیل میزان همبستگی در زمینه های طبقه بندی می باشد که در کاهش ابعاد مجموعه ویژگی ها به کار می رود. در این مقاله به ارائه روشی برای انتخاب ویژگی برای داده های چند کلاسه توسط الگوریتم های تکاملی DE ،GA و PSO خواهیم پرداخت. داده های چند کلاسه داده هایی هستند که در آنها هر نمونه می توانند بیش از یک برچسب داشته باشند. به عبارت دیگر هر نمونه توسط یک بردار از برچسبها نمایش داده می شود. انتخاب زیرمجموعه ی ویژگی ها با حذف ویژگی هایی که ایجاد نویزمی کنند و با دیگرویژگی ها همبستگی کمی دارند، انجام می شود. بدلیل اینکه حالت های مختلفی برای انتخاب زیرمجموعه ای از ویژگی ها برای یک مجموعه داده وجود دارد و این کار نیازمند یک جستجوی کارآمد می باشد لذا می توان از روش های تکاملی جهت انجام این کار استفاده کرد. روش پیشنهادی با بهره گیری از روش PPT در پیش پردازش و روش های DE ،GA و PSO برای انتخاب ویژگی پیاده سازی شده است و نتایج انتخاب ویژگی توسط یک شبکه عصبی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج بدست آمده بهبود 5 درصدی نسبت به حالت اولیه داشته است.

Authors

مرتضی جهان تیغ

دانشکده مهندسی، دانشگاه زنجان

علیرضا خان تیموری

دانشکده مهندسی، دانشگاه زنجان

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 :
  • Pablo Bermejo, Jose A. Gamez, Jose Miguel Puerta, "Incremental Wrapper-based ...
  • M. Esmel ElAlami, "A filter model for feature subset selection ...
  • Wenzhu Yang, Daoliang Li, Liang Zhu, " An improved genetic ...
  • Susana M. Vieira, Joao M. C. Sousa, Uzay Kaymak, " ...
  • Han, "Correlated multi-label feature selection." CIKM _ 201 1 0033-1026. ...
  • Label Classification: An Overview. ", International Journal of Data Warehousing ...
  • Newton Spolaor, Everton Alvares cherman, Maria Carolina Monard, Huei Diana ...
  • Everto Alvares Cherman, Maria Carolina Monard, Jean Metz, " Multi-label ...
  • J. Kennedy and R. Eberhart, " A discrete binary version ...
  • Konstantinos Trohidis, Grigorios Tsoumakas, George Kalliris, Ioannis P. Vlahavas, " ...
  • MIN-LING ZHANG, _ MARfA _ vicro ROBLES, " Feature selection ...
  • IN FORMATION SCIENCES, VOLUME 132. 132(12) - 2002: 7213-7222 _ ...
  • Ensemble Multi-Label Feature Selection Algorithm Based on Information Entropy ", ...
  • Garcia, L. Sanchez, F. Herrera, "KEEL Da ta -MiningSoftware [13] ...
  • Research Student Conference -2033137- 150. ...
  • 5]GAUTHIER D O QUIRE , MICHEL VERLEYSEN , " Feature ...
  • Supervised learming 3 Unsupervised learming ...
  • the particle Swarm algorithm" Proceedings of IEEE International Conference Systems, ...
  • Liam Paninski, "Estimation of Entropy and Mutual Information. ", Neural ...
  • Differential Evolution ", International Conference on Artificial [17] Shining Li, ...
  • Problem tran sformation 19 Elitism selection ...
  • نمایش کامل مراجع