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J-GLOBAL ID：202202224232276185   整理番号：22A1155942

混合データのための特徴選択法の調査【JST・京大機械翻訳】

A survey on feature selection methods for mixed data

著者 (3件)： Solorio-Fernandez Saul (Computer Sciences Department, Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico) ,  Carrasco-Ochoa J. Ariel (Computer Sciences Department, Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico) ,  Martinez-Trinidad Jose Francisco (Computer Sciences Department, Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica, Puebla, Mexico)
資料名： Artificial Intelligence Review  (Artificial Intelligence Review)
巻： 55  号： 4  ページ： 2821-2846  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0339C  ISSN： 0269-2821  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： 混合データに対する特徴選択は,数値的および非数値的特徴が研究の対象を記述する実際的問題における多くの応用を有する活発な研究領域である。本論文では,文献で報告されている混合データに対する既存の教師つきおよび教師なし特徴選択法の最初の包括的および構造化改訂を提供した。さらに,この調査でレビューされた特徴選択法の主な特徴,利点,短所を分析し,この分野におけるいくつかの重要な未解決課題と潜在的将来の研究機会を論じた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  論文
準シソーラス用語： 選択法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 特徴選択 ,  混合データ ,  混合データのための特徴選択 ,  次元縮小

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特徴選択 ,  調査