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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/76817
Título: 
A wrapper approach for feature selection based on Bat Algorithm and Optimum-Path Forest
Autor(es): 
Instituição: 
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
ISSN: 
0957-4174
Resumo: 
Besides optimizing classifier predictive performance and addressing the curse of the dimensionality problem, feature selection techniques support a classification model as simple as possible. In this paper, we present a wrapper feature selection approach based on Bat Algorithm (BA) and Optimum-Path Forest (OPF), in which we model the problem of feature selection as an binary-based optimization technique, guided by BA using the OPF accuracy over a validating set as the fitness function to be maximized. Moreover, we present a methodology to better estimate the quality of the reduced feature set. Experiments conducted over six public datasets demonstrated that the proposed approach provides statistically significant more compact sets and, in some cases, it can indeed improve the classification effectiveness. © 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Data de publicação: 
10-Out-2013
Citação: 
Expert Systems with Applications.
Palavras-chaves: 
  • Bat Algorithm
  • Dimensionality reduction
  • Optimum-Path Forest
  • Swarm intelligence
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2013.09.023
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/76817
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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