Feature selection algorithms for very high dimensional data and mixed data
Feature selection is an important issue in pattern recognition. The goal of feature selection algorithm is to identify a set of relevant features, based on which to construct a classifier for a pattern recognition problem. This thesis addresses the problem of feature selection for very high dimensio...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Tang, Wen Yin |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Mao Kezhi |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2010
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/41404 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Robust feature selection for high-dimensional and small-sized gene expression data
بواسطة: Yang, Feng
منشور في: (2012) -
Classification and feature selection for biomedical and biological data using soft computing
بواسطة: Zhou, Nina
منشور في: (2011) -
Entropy Weighting K-Means for high-dimensional data analysis
بواسطة: Leonel Rahman.
منشور في: (2010) -
Application of feature selection algorithms in gene expression data analysis
بواسطة: Wang, Ruiping.
منشور في: (2010) -
Data mining with evolutionary algorithms
بواسطة: Qin, Jinjing
منشور في: (2010)