0026304 20240103181241.020060120235959.9 14 s. 0-7992-2264-X1-14Cape TownUniversity of Cape Town2005NicollsF. feature selection tutorial cav_un_auth*0101182 Pudil Pavel UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0101197 Somol Petr UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. 09K 1M0572 GA MŠk CZ cav_un_auth*0001814 GA402/03/1310 GA ČR CZ cav_un_auth*0009030 CEZ:AV0Z10750506 The paper dives an overview of feature selection techiques in statistical pattern recognition with particular emphasis to recent knowledge. Besides discussing the advances in methodology it attempts to put them into a taxonomical framework. The methods discussed include the latest variants of the optimal algorithms, enhanced sub-optimal techniques and the simultaneous semi-parametric probability density function modeling and feature space selection method. Článek dává přehled technik výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání s důrazem na aktuální poznatky. Nejen diskutuje pokroky v metodologii ale tvoří z nich taxonomii. Disutují se mimo jiné poslední varianty optimálních algoritmů, pokročilé suboptimální techniky a souběžné semi-parametrické modelování hustot pravděpodobnosti s výběrem podprostoru. cav_un_auth*0202733 Symposium of the Pattern Recognition Association of South Africa /16./ Cape Town 23.11.2005-25.11.2005 ZA 2006 BD http://hdl.handle.net/11104/0116576 2005 Proceedings of the Sixtheenth Annual Symposium of the Pattern Recognition Association of South Africa 0-7992-2264-X 1 14 Cape Town University of Cape Town 2005 Nicolls F. 340