Number of the records: 1  

Selection of Most Informative Variables in Statistical Pattern Recognition

  1. 1.
    0083328 - ÚTIA 2008 CZ eng V - Research Report
    Pudil, Pavel - Somol, Petr - Haindl, Michal
    Selection of Most Informative Variables in Statistical Pattern Recognition.
    [Výběr nejinformativnějších proměnných ve statistickém rozpoznávání.]
    Plzeň: UWB, 2007. 87 s. MATEO -The European Network of Mechatronics Centres and Industrial Controllers.
    R&D Projects: GA MMR(CZ) MAT-12-C4; GA MŠk 1M0572; GA MŠk 2C06019
    Institutional research plan: CEZ:AV0Z10750506
    Keywords : feture selection
    Subject RIV: BD - Theory of Information

    The research report gives an overview of feature selection techniques in statistical pattern recognition with particular emphasis to methods developed by the researchers participating in MATEO Centre of Mechatronics project. Besides discussing the advances in methodology it attempts to put them into a taxonomical framework. The methods discussed include the latest variants of the optimal algorithms, enhanced sub-optimal techniques and the simultaneous semi-parametric probability density function modelling and feature space selection method. Some related issues are illustrated on real data by means of the Feature Selection Toolbox software.

    Výzkumná zpráva obsahuje přehled metod výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání s důrazem na metody vyvinuté výzkumníky projektu MATEO Centre of Mechatronics. Diskutované metody zahrnují nejnovější verze optimalizačních algoritmů, sub-optimální techniky a modelování simultánní semi-parametrické pravděpodobnostní hustoty a metody výběru příznaků. Metody jsou ilustrované na reálných datech pomocí programu Feature Selection Toolbox.
    Permanent Link:

Number of the records: 1  

  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.