A hybrid filter-based feature selection method via hesitant fuzzy and rough sets concepts
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 16، شماره: 2
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 249
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-16-2_014
تاریخ نمایه سازی: 17 آبان 1400
چکیده مقاله:
High dimensional microarray datasets are difficult to classify since they have many features with small number ofinstances and imbalanced distribution of classes. This paper proposes a filter-based feature selection method to improvethe classification performance of microarray datasets by selecting the significant features. Combining the concepts ofrough sets, weighted rough set, fuzzy rough set and hesitant fuzzy sets for developing an effective algorithm is the maincontribution of this paper. The mentioned method has two steps, in the first step, four discretization approaches areapplied to discretize continuous datasets and selects a primary subset of features by combining of weighted rough setdependency degree and information gain via hesitant fuzzy aggregation approach. In the second step, a significancemeasure of features (defined by fuzzy rough concepts) is employed to remove redundant features from primary set.The Wilcoxon Signed Ranked tes (A Non-parametric statistical test) is conducted for comparing the presented methodwith ten feature selection methods across seven datasets. The results of experiments show that the proposed methodis able to select a significant subset of features and it is an effective method in the literature in terms of classificationperformance and simplicity.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Mohtashami
Department of computer Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran.
Mahdi Eftekhari
Department of Computer Engineering, School of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :