A Distributed Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection Approac
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 247
فایل این مقاله در 9 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_TJEE-51-2_014
تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1400
چکیده مقاله:
Feature selection (FS) is served in almost all data mining applications along with some benefits such as reducing the computation and storage cost. Most of the current feature selection algorithms just work in a centralized manner. However, this process does not apply to high dimensional datasets, effectively. In this paper, we propose a distributed version of Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) algorithm. The proposed algorithm acts in six steps to solve the problem. It distributes datasets horizontally into subsets, selects and eliminates redundant features, and finally merges the subsets into a single set. We evaluate the performance of the proposed method using different datasets. The results prove that the suggested method can improve classification accuracy and reduce the runtime
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مونا شریفی نژاد
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran.
محسن رحمانی
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran.
حسین غفاریان
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, .Arak University, Arak, 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 :