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J-GLOBAL ID：202202249386397845   整理番号：22A0890683

レリーフに基づく新しいフィルタ特徴選択アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A novel filter feature selection algorithm based on relief

著者 (7件)： Cui Xueting (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Cui Xueting (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, Jilin University, Changchun, China) ,  Li Ying (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Li Ying (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, Jilin University, Changchun, China) ,  Fan Jiahao (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Fan Jiahao (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, Jilin University, Changchun, China) ,  Wang Tan (Space Technology (Jilin) Limited Company, Jilin, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 5  ページ： 5063-5081  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  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： Reliefアルゴリズムは,重み属性に最近傍を使用する特徴選択アルゴリズムである。しかし,Reliefは特徴間の相関のみを考慮し,その相互作用効果が弱い雑音データセットの低い分類精度をもたらす。レリーフの弱点を克服するために,多方向リリーフ(MRelief)という新しい特徴選択アルゴリズムを提案した。MReliefアルゴリズムは4つの改良を含んでいる。最初に,異なる方向から距離閾値内ですべての近傍を見つける多方向隣接探索法を,規則的に分布した近傍を得るために含んだ。したがって,MReliefによって提供される重みは,Reliefによって提供されるものより正確である。第二に,事例の力係数を組み込んだ新しい目的関数を導入し,雑音の影響を低減した。したがって,新しい目的関数は,MReliefの分類精度を改善する。第3に,部分集合生成を,MReliefアルゴリズムに導入して,特徴選択のための有望な候補部分集合を生成するために,最大ピアソン最大距離(MPMD)と組み合わせた。最後に,新しいマルチクラスマージン定義を提案して,マルチクラスデータを処理するために,MReliefアルゴリズムに導入した。11のUCIデータセットと11の実世界の遺伝子発現ベンチマークデータセットに関する広範な実験で実証されるように,MReliefは,LPLIR,ReliefF,LLH-Relief,MultiSURF,MSLIR-NN,MRMR,MPMD,およびSTIRを含む他のアルゴリズムよりも著しく良い。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  雑音 ,  分類 ,  特性 ,  精度 ,  選択 ,  *特徴選択 ,  目的関数 ,  属性 ,  遺伝子発現 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： レリーフ ,  分類精度 ,  探索法 ,  交互作用効果 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 救済 ,  リリーフF ,  近傍探索 ,  特徴選択 ,  分類

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： レリーフ ,  特徴選択 ,  アルゴリズム