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A Study of Feature Subset Selection Methods for Dimension Reduction
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
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- 통권
- Vol.7 No.1 (2014.02)바로가기
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- 페이지
- pp.251-266
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A214516
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The interest and focus for quite some time has been on Feature Selection and lot of work has been made in this field. With databases getting larger in volume so machine learning techniques are required which results in demand for feature selection. Feature selection is commonly used method for performing data mining in the field of data preprocessing that is scaled on large amount of data sets. In this paper, several kinds of feature selection methods are used which may result in different subsets of features with evaluation criterion.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Approaches for Suitable Features Design
2.1. Pattern Recognition
2.2. Removal of Features
2.3. Feature Extraction
3. Literature Review
4. Critical Evaluation
5. Conclusion
References
키워드
Feature selection dimension reduction feature extraction feature optimization저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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