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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Vipin Kumar (Jawaharlal Nehru University) Sonajharia Minz (Jawaharlal Nehru University)
저널정보
한국산학기술학회 SmartCR Smart Computing Review 제4권 제3호
발행연도
2014.6
수록면
211 - 229 (19page)

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Relevant feature identification has become an essential task to apply data mining algorithms effectively in real-world scenarios. Therefore, many feature selection methods have been proposed to obtain the relevant feature or feature subsets in the literature to achieve their objectives of classification and clustering. This paper introduces the concepts of feature relevance, general procedures, evaluation criteria, and the characteristics of feature selection. A comprehensive overview, categorization, and comparison of existing feature selection methods are also done, and the guidelines are also provided for user to select a feature selection algorithm without knowing the information of each algorithm. We conclude this work with real world applications, challenges, and future research directions of feature selection.
#feature selection #feature relevance #classification #clustering #real world applications

목차

Abstract
Introduction
State of Art
Defining Feature Relevance
Feature Selection
General Procedure of Feature Selection
General Approach for Feature Selection
Categorization and Characteristics of Feature Selection Algorithms
Application of Feature Selection in Real World
Challenges and Future Direction
Conclusion
References

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
Tserendulam Dorjmaa, Taeksoo Shin. Movie Popularity Classification Based on Support Vector Machine Combined with Social Network Analysis. 한국경영학회 융합학술대회. 2015 dbpia

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