A Distributed Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection Approac
- سال انتشار: 1400
- محل انتشار: فصلنامه مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره: 51، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_TJEE-51-2_014
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 362
نویسندگان
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran.
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran.
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, .Arak University, Arak, Iran.
چکیده
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 runtimeکلیدواژه ها
Minimum Redundancy, Maximum Relevance, Classification accuracy, feature reduction, Distributed processingاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.