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Automatic Determination of Size for Feature Selection

机译:自动确定特征选择的大小

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摘要

In pattern recognition, feature selection is an important technique to improve the performance of classifiers designed from a limited number of training samples. So far, many algorithms have been proposed, but one of the problems is that it is hard to determine the size of a feature subset to be selected. In this paper, we discuss this issue and propose a novel method to determine the size automatically. This method is applicable to large-scale problems with features over fifty. Through some experiments with synthetic data the approach is shown to work almost optimally.
机译:在模式识别中,特征选择是一种重要的技术,可以提高由有限数量的训练样本设计的分类器的性能。到目前为止,已经提出了许多算法,但是问题之一是难以确定要选择的特征子集的大小。在本文中,我们讨论了这个问题,并提出了一种自动确定尺寸的新颖方法。此方法适用于特征超过五十的大规模问题。通过使用合成数据进行的一些实验,该方法几乎可以最佳地工作。

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