bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0317356
utime 20240111140712.3
mtime 20081216235959.9
title (primary) (eng) Dynamic Oscillating Search Algorithm for Feature Selection
specification
page_count 4 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0317355
ISBN 978-1-4244-2174-9
title ICPR 2008 Proceedings (Int. Conf. on Pattern Recognition)
page_num 2308-2311
publisher
place Tampa, Florida
name IEEE Computer Society
year 2008
title (cze) Dynamické oscilační vyhledávání pro výběr příznaků
keyword feature selection
keyword subset search
keyword sequential search
keyword oscillating search
keyword subset size optimization
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*0101171
name1 Novovičová
name2 Jana
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101091
name1 Grim
name2 Jiří
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.
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/RO/somol-dynamic oscillating search algorithm for feature selection.pdf
source_size 236kb
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id 1ET400750407
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001797
project
project_id GA402/03/1310
agency GA ČR
country CZ
ARLID cav_un_auth*0009030
project
project_id 2C06019
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0216518
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) We introduce a new feature selection method suitable for non-monotonic criteria, i.e., for Wrapper-based feature selection. Inspired by Oscillating Search, the Dynamic Oscillating Search: (i) is deterministic, (ii) optimizes subset size, (iii) has built-in preference of smaller subsets, (iv) has higher optimization performance than other sequential methods. We show that the new algorithm is capable of over-performing older methods not only in criterion maximization ability but in some cases also in obtaining subsets that generalize better.
abstract (cze) Představujeme novou metodu výběru příznaků vhodnou pro nemonotonní kritéria, tedy pro výběr příznaků typu Wrapper. Inspirováno oscilačním vyhledáváním, nové dynamické oscilační vyhledávání: (i) je deterministické, (ii) optimalizuje velikost podmnožiny, (iii) má vestavěn mechanizmus upřednostnění menších podmnožin, (iv) má silnější optimalizační schopnost než ostatní sekvenční metody. Ukazujeme že nový algoritmus je schopen nejen nalézat řešení blíže optimu ve smyslu optimalizovaného kritéria, ale které také lépe zobecňuje.
action
ARLID cav_un_auth*0245342
name ICPR 2008 (Int. Conf. on Pattern Recognition)
place Tampa, Florida
dates 07.12.2008-11.12.2008
country US
reportyear 2010
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0167022
arlyear 2008
mrcbU56 pdf 236kb
mrcbU63 cav_un_epca*0317355 ICPR 2008 Proceedings (Int. Conf. on Pattern Recognition) 978-1-4244-2174-9 2308 2311 Tampa, Florida IEEE Computer Society 2008