Instance and feature weighted k-nearest-neighbors algorithm
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/97582
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2016
EditorI6doc.com
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We present a novel method that aims at providing a more stable selection of feature subsets when variations in the training process occur. This is accomplished by using an instance-weighting process -assigning different importances to instances as a preprocessing step to a feature weighting method that is independent of the learner, and then making good use of both sets of computed weigths in a standard Nearest-Neighbours classifier.
We report extensive experimentation in well-known benchmarking datasets as well as some challenging microarray
gene expression problems. Our results show increases in stability for most subset sizes and most problems, without
compromising prediction accuracy.
CitacióPrat, G., Belanche, Ll. Instance and feature weighted k-nearest-neighbors algorithm. A: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. "ESANN 2016 proceedings: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning: Bruges (Belgium), 27-29 April 2016". I6doc.com, 2016, p. 605-610.
ISBN978-287587027-8
Versió de l'editorhttps://www.elen.ucl.ac.be/Proceedings/esann/esannpdf/es2016-178.pdf
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
es2016-178.pdf | 1,283Mb | Visualitza/Obre |