Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytm SEKWEM/GENET

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Feature selection methods baed on minimization of CPL criterion functions

Łukaszuk T.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

2011

Z. 8

31-43

The feature selection is a method of data analysis commonly used as a preliminary step in the techniques of classification and pattern recognition. It is particularly important in situations when data are represented in high-dimensional feature space. Examples of these are collections of bioinformatics data, particularly data obtained from DNA microarrays. The paper presented two methods of feature selection based on minimizing the CPL criterion function: basic SEKWEM/GENET method, in which the selection of features is done in conjunction with the construction of a linear classifier separating objects from different decision classes, and the RLS method extending the primary method by linear separability relaxation stage in order to obtain a subset of features with better generalization ability. The results of the SEKWEM/GENET and RLS methods were confronted with the results obtained from other common feature selection methods in application to the state of the art microarray data sets.

Selekcja cech jest metodą analizy danych powszechnie stosowaną jako wstępny krok w technikach klasyfikacji czy rozpoznawania wzorców. Ma ona szczególne znaczenie w sytuacji gdy dane reprezentowane sa˛ w wysoko wymiarowej przestrzeni cech. Przykładem takich danych są zbiory bioinformatyczne, a w szczególności dane uzyskane na podstawie mikromacierzy DNA. W pracy przedstawione zostały dwie metody selekcji cech bazujące na minimalizacji funkcji kryterialnych typu CPL: podstawowa metoda SEKWEM/GENET, w której selekcja cech dokonywana jest w połączeniu z budową liniowego klasyfikatora separującego obiekty z różnych klas decyzyjnych, oraz metoda RLS rozszerzająca podstawową metodę o etap relaksacji liniowej separowalności w celu uzyskania podzbioru cech o lepszych zdolnościach generalizacji. Wyniki metod SEKWEM/GENET i RLS zostały także skonfrontowane z wynikami uzyskanymi z innych popularnych metod selekcji cech w zastosowaniu do „benchmarkowych” zbiorów danych mikromacierzowych.