Jump to content

Выбор функции минимального резервирования

Выбор признаков с минимальной избыточностью - это алгоритм, часто используемый в методе точной идентификации характеристик генов и фенотипов и сужения их релевантности, который обычно описывается в сочетании с выбором соответствующих признаков как минимальная избыточность и максимальная релевантность (mRMR). Этот метод был впервые предложен в 2003 году Ханьчуанем Пэном и Крисом Дином. [1] за которым следует теоретическая формулировка, основанная на взаимной информации, а также первое определение многомерной взаимной информации, опубликованное в IEEE Trans. Анализ шаблонов и машинный интеллект в 2005 году. [2]


Выбор признаков , одна из основных задач в распознавании образов и машинном обучении , определяет подмножества данных, которые соответствуют используемым параметрам, и обычно называется максимальной релевантностью . Эти подмножества часто содержат релевантный, но избыточный материал, и mRMR пытается решить эту проблему, удаляя эти избыточные подмножества. mRMR имеет множество применений во многих областях, таких как диагностика рака и распознавание речи .

Характеристики можно выбирать разными способами. Одна из схем заключается в выборе признаков, которые наиболее сильно коррелируют с классификационной переменной. Это называется отбором с максимальной релевантностью. Можно использовать множество эвристических алгоритмов , таких как последовательный прямой, обратный или плавающий выбор.

С другой стороны, признаки могут быть выбраны так, чтобы они находились далеко друг от друга, но при этом имели «высокую» корреляцию с классификационной переменной. эта схема, называемая выбором минимальной избыточности и максимальной релевантности Было обнаружено, что (mRMR), является более эффективной, чем выбор максимальной релевантности.

В частном случае «корреляцию» можно заменить статистической зависимостью между переменными. Взаимная информация может использоваться для количественной оценки зависимости. В этом случае показано, что mRMR является приближением к максимизации зависимости между совместным распределением выбранных признаков и классификационной переменной.

В исследованиях были опробованы различные меры для измерения избыточности и релевантности. Недавнее исследование сравнило несколько показателей в контексте биомедицинских изображений. [3]

  1. ^ Крис Дин и Ханьчуань Пэн, « Выбор признаков минимальной избыточности на основе данных экспрессии генов микроматрицы ». 2-я конференция IEEE по биоинформатике компьютерного общества (CSB 2003), 11–14 августа 2003 г., Стэнфорд, Калифорния, США. Страницы 523–529.
  2. ^ Пэн, ХК, Лонг, Ф. и Дин, К., « Выбор функций на основе взаимной информации: критерии максимальной зависимости, максимальной релевантности и минимальной избыточности », Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту, Том . 27, № 8, стр. 1226–1238, 2005.
  3. ^ Ауффарт Б., Лопес М., Серкидес Дж. (2010). Сравнение мер избыточности и релевантности для выбора признаков при классификации тканей КТ-изображений. Достижения в области интеллектуального анализа данных. Приложения и теоретические аспекты. п. 248--262. Спрингер. http://www.csc.kth.se/~auffarth/publications/redrel.pdf
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 18a39b29d85425fe82b9a7f05ea2fac5__1714282920
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/18/c5/18a39b29d85425fe82b9a7f05ea2fac5.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Minimum redundancy feature selection - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)