bibtype	C - Conference Paper (international conference)
ARLID	0337780
utime	20240103192944.7
mtime	20100128235959.9
title (primary) (eng)	A New Measure of Feature Selection Algorithms’ Stability
specification	page_count 6 s. media_type -
serial	ARLID cav_un_epca*0337779 ISBN 978-0-7695-3902-7 title ICDMW '09: Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops part_title OEDM '09: Workshop on Optimization Based Methods for Emerging Data Mining Problems page_num 382-387 publisher place Washington, DC, USA name IEEE Computer Society year 2009
title (cze)	Nová míra stability algoritmů výběru příznaků
keyword	feature selection
keyword	stability
keyword	measure
author (primary)	ARLID cav_un_auth*0101171 name1 Novovičová name2 Jana full_dept (cz) Rozpoznávání obrazu full_dept (eng) Department of Pattern Recognition department (cz) RO department (eng) RO institution UTIA-B fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author	ARLID cav_un_auth*0101197 name1 Somol name2 Petr full_dept (cz) Rozpoznávání obrazu full_dept Department of Pattern Recognition department (cz) RO department RO 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 full_dept (cz) Rozpoznávání obrazu full_dept Department of Pattern Recognition department (cz) RO department RO institution UTIA-B full_dept Department of Pattern Recognition fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
cas_special	project project_id 1M0572 agency GA MŠk ARLID cav_un_auth*0001814 project project_id GA102/07/1594 agency GA ČR ARLID cav_un_auth*0228611 project project_id GA102/08/0593 agency GA ČR ARLID cav_un_auth*0239567 project project_id 2C06019 agency GA MŠk country CZ ARLID cav_un_auth*0216518 research CEZ:AV0Z10750506 abstract (eng) Stability or robustness of feature selection methods is a topic of recent interest. A new stability measure based on the Shannon entropy is proposed in this paper to evaluate the overall occurrence of individual features in selected subsets of possibly varying cardinality. We compare the new measure to stability measures proposed recently by Somol et al. The new measure is computationally very efficient and adds another type of insight into the stability problem. All considered measures have been used to compare the stability of several feature selection methods (individually best ranking, sequential forward selection, sequential forward floating selection and dynamic oscillating search) on a set of examples. abstract (cze) Stabilita (robustnost) metod výběru příznaků je předmětem aktuálního zájmu. V této práci je prezentovaná nová míra stability založená na Shannonovské entropii, zaměřená na vyhodnocování celkového výskytu příznaků ve vybraných podmnožinách různorodé kardinality. Porovnáváme tuto novou míru s mírami publikovanými nedávno v práci Somol et al. Nová míra je výpočetně velmi efektivní a přidává nový typ pohledu na problém stability. Všechny uvažované míry byly použity pro porovnání stability několika metod výběru příznaků (individuální řazení, sekvenční dopředné vyhledávání, sekvenční dopředné plovoucí vyhledávání a dynamické oscilační vyhledávání) na sérii příkladů. action ARLID cav_un_auth*0259308 name ICDMW '09: International Conference on Data Mining Workshops place Miami, Florida dates 06.12.2009-09.12.2009 country US reportyear 2010 RIV BD permalink http://hdl.handle.net/11104/0181702 arlyear 2009 mrcbU63 cav_un_epca*0337779 ICDMW '09: Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops OEDM '09: Workshop on Optimization Based Methods for Emerging Data Mining Problems 978-0-7695-3902-7 382 387 Washington, DC, USA IEEE Computer Society 2009