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A new classification framework called ‘support feature machine’ was introduced in [2] for analyzing medical data. Contrary to authors’ claim, however, the proposed method is not designed to guarantee minimizing the use of the spatial feature variables. This paper mathematically remedies this drawback and provides comments on models from[2].
목차
Abstract
1. Introduction
2. Remedying V-SFM and A-SFM for Selecting Support Spatial Features
3. Additional Remarks
References
참고문헌 (3)
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1. [학술지(정기간행물)] - Bennett, K / 1992 / Robust linear programming discrimination of two linearly inseparable sets / Optimization Methods and Software 1 : 23 ~ 34
2. [학술지(정기간행물)] - Fan, Y.J / 2010 / Optimizing feature selection to improve medical diagnosis / Annals of Operations Research 174 : 169 ~ 183
3. [학술지(정기간행물)] - Mangasarian, O / 1968 / Multisurface method of pattern separation / IEEE Transactions on Information Theory 14 (6) : 801 ~ 807
2. [학술지(정기간행물)] - Fan, Y.J / 2010 / Optimizing feature selection to improve medical diagnosis / Annals of Operations Research 174 : 169 ~ 183
3. [학술지(정기간행물)] - Mangasarian, O / 1968 / Multisurface method of pattern separation / IEEE Transactions on Information Theory 14 (6) : 801 ~ 807
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