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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.10
- 수록면
- 384 - 393 (10page)
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본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
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참고문헌 (10)
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[학술지(정기간행물)] - V. B. Canedo / 2015 / Distributed feature selection: An application to microarray data classification / Applied soft computing 30 : 136 ~ 150
[학술지(정기간행물)] - X. Zhou / 2015 / Feature selection for image classification based on a new ranking criterion / Journal of Computer and Communications 3 : 74 ~ 79
[학술지(정기간행물)] - I. Guyon / 2002 / Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines / Machine Learning 46 : 389 ~ 422
[학술지(정기간행물)] - Y. Guerbai / 2015 / The effective use of the one-class SVM classifier for handwritten signature verification based on writer-independent parameters / Pattern Recognition 48 (1) : 103 ~ 113
[학술지(정기간행물)] - K.S. Shin / 2005 / An application of support vector machines in bankruptcy prediction model / Expert Systems with Applications 28 (1) : 127 ~ 135
[학술지(정기간행물)] - X. Zhou / 2015 / Feature selection for image classification based on a new ranking criterion / Journal of Computer and Communications 3 : 74 ~ 79
[학술지(정기간행물)] - I. Guyon / 2002 / Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines / Machine Learning 46 : 389 ~ 422
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