Journal of Mathematical Modeling، جلد ۹، شماره ۴، صفحات ۶۷۷-۶۹۰

عنوان فارسی
چکیده فارسی مقاله
کلیدواژه‌های فارسی مقاله

عنوان انگلیسی Streamwise feature selection on big data using noise resistant rough functional dependency
چکیده انگلیسی مقاله Online Streaming Features (OSF) is a data streaming scenario, in which the number of instances is fixed while feature space grows with time. This paper presents a rough sets-based online feature selection algorithm for OSF. The proposed method, which is called OSFS-NRFS, consists of two major steps: (1) online noise resistantly relevance analysis that discards irrelevant features and (2) online noise resistanlty redundancy analysis, which eliminates redundant features. To show the efficiency and accuracy of the proposed algorithm, it is compared with two state-of-the-art rough sets-based OSFS algorithms on eight high-dimensional data sets. The experiments demonstrate that the proposed algorithm is faster and achieves better classification results than the existing methods.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله Feature Selection, Online Feature Selection, Streaming Feature Selection, Rough Sets

نویسندگان مقاله Sadegh Eskandari |
Department of Computer Science, University of Guilan, Rasht, Iran


نشانی اینترنتی https://jmm.guilan.ac.ir/article_4761_c204ce401f0f2c234d97a750061b4a66.pdf
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده en
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات