bibtype J - Journal Article
ARLID 0106281
utime 20240103173131.7
mtime 20050324235959.9
title (primary) (eng) Fast Branch & Bound algorithms for optimal feature selection
specification
page_count 13 s.
serial
ARLID cav_un_epca*0256725
ISSN 0162-8828
title IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
volume_id 26
volume 7 (2004)
page_num 900-912
publisher
name IEEE Computer Society
title (cze) Rychlé algoritmy větví a mezí pro optimální výběr příznaků
keyword subset search
keyword feature selection
keyword search tree
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101197
name1 Somol
name2 Petr
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101182
name1 Pudil
name2 Pavel
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
name1 Kittler
name2 J.
country GB
ARLID cav_un_auth*0021087
COSATI 09J
COSATI 09K
cas_special
project
project_id GA402/02/1271
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0008983
project
project_id GA402/03/1310
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0009030
project
project_id KSK1019101
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0000219
research CEZ:AV0Z1075907
abstract (eng) A novel search principle for optimal feature subset selection using the Branch & Bound method is introduced. Thanks to a simple mechanism for predicting criterion values, a considerable amount of computational time can be saved. We propose two implementations of the proposed prediction mechanism that are suitable for use with nonrecursive and recursive criterion forms, respectively. We also investigate other factors that affect the search performance of all Branch & Bound algorithms.
abstract (cze) Nový hledací princip pro optimální výběr příznaků za pomoci metody větví a mezí je prezentován. Díky jednoduchému mechanizmu predikce hodnot kritéria, lze ušetřit podstatnou část výpočetního času. Navrhujeme dvě implementace predikčního mechanizmu vhodné pro nerekurzivní a rekurzivní formy kritéria. Dále zkoumáme další faktory které ovlivňují výkonnost všech algoritmů větví a mezí
reportyear 2005
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0013463
ID_orig UTIA-B 20040093
arlyear 2004
mrcbU63 cav_un_epca*0256725 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 0162-8828 1939-3539 Roč. 26 č. 7 2004 900 912 IEEE Computer Society