Počet záznamů: 1
Conditional Mutual Information Based Feature Selection for Classification Task
- 1.
SYSNO ASEP 0085611 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Ostatní články Název Conditional Mutual Information Based Feature Selection for Classification Task Překlad názvu Výběr příznaků pro klasifikaci založený na podmíněné vzájemné informaci Tvůrce(i) Novovičová, Jana (UTIA-B)
Somol, Petr (UTIA-B) RID
Haindl, Michal (UTIA-B) RID, ORCID
Pudil, Pavel (UTIA-B) RIDZdroj.dok. Lecture Notes in Computer Science - ISSN 0302-9743
Roč. 45, č. 4756 (2007), s. 417-426Poč.str. 10 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. DE - Německo Klíč. slova Pattern classification ; feature selection ; conditional mutual information ; text categorization Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP 1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy IAA2075302 GA AV ČR - Akademie věd CEZ AV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011) Anotace We propose a sequential forward feature selection method to find a subset of features that are most relevant to the classification task. Our approach uses novel estimation of the conditional mutual information between candidate feature and classes, given a subset of already selected features which is utilized as a classifier independent criterion for evaluation of feature subsets. The proposed mMIFS-U algorithm is applied to text classification problem and compared with MIFS method and MIFS-U method proposed by Battiti and Kwak and Choi, respectively. Our feature selection algorithm outperforms MIFS method and MIFS-U in experiments on high dimensional Reuters textual data. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2008
Počet záznamů: 1