Hybrid Methods in Feature Selection: A Data Classification Perspective

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2011, 2011

3844399240 / 9783844399240

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In recent years, data have become increasingly larger in both number of instances and number of features in many applications. This enormity may cause serious problems to many machine learning algorithms with respect to scalability and learning performance. Therefore, feature selection is essential for the machine learning algorithms while handling high dimensional datasets. Many traditional search methods have shown promising results in a number of feature selection problems. However, as the number of features increases extremely, most of these existing methods face the problem of intractable computational time. Since no single feature selection method could handle all requirements of feature selection in real world datasets, hybrid methods prsented here are the tested methods for effecive Feature Selection.One viable option is to apply a ranking feature selection method to obtain a manageable number of top ranked features which could be further handled by traditional feature selection methods for further analysis. 64 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783844399240

Titre
Hybrid Methods in Feature Selection: A Data Classification Perspective
Auteur
Senthamarai Kannan Subramanian
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2011
Année de publication
2011
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3844399240
ISBN à 13 chiffres
9783844399240
Poids de l'article
113 grammes
Dimensions
220x150x4 mm

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