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J-GLOBAL ID：201902283751700220   整理番号：19A2664138

相関爆燃に基づく特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Feature selection based on correlation deflation

著者 (4件)： Chen Si-Bao (MOE Key Lab of Signal Processing and Intelligent Computing, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Ding Chris H. Q. (Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA) ,  Zhou Zhi-Li (School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Luo Bin (MOE Key Lab of Signal Processing and Intelligent Computing, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 31  号： 10  ページ： 6383-6392  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴選択は多くの機械学習とデータマイニング応用において非常に重要である。本論文では,簡単で効果的な相関偏向ベースの特徴選択法を提案した。[数式:原文を参照]ノルムによって制約された残差最小化の目的関数は,クラスラベルと特徴の間の相関の二乗の和を最大にすることと等価であることを証明した。次に,相関偏向ベースの特徴選択の全体の手順は,相関を偏向させることによって,1対1の特徴を選択することになる。いくつかの公開ベンチマークデータセットに関する実験は,提案方法が多くの最先端の特徴選択方法より良い残差減少と分類性能を有することを示した。Copyright 2018 The Natural Computing Applications Forum Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *特徴選択 ,  データマイニング ,  ノルム ,  目的関数 ,  残差

著者キーワード (4件)： 特徴選択 ,  相関爆燃 ,  残留還元 ,  パターン分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関 ,  爆燃 ,  特徴選択