Skip to ContentSkip to Navigation
About us Latest news News News articles

Zetao Chen - Supervised Feature Selection based on Generalized Matrix learning Vector Quantization

10 juli 2012

The curse of dimensionality” refers to the problem when analyzing high-dimensional data. Feature selection is the task of choosing a smaller feature subset which can capture the data property and predict the label information. The search strategy in feature space is of great importance. A lot of feature weighting algorithms have been proposed to rank the features with their contributions for classification and provide a search direction in the feature space. Generalized Matrix LVQ is a prototype-based supervised classification method whose distance matrix can account for pairwise correlations of features. Its application on feature selection has not yet been discovered. For feature selection, new energy is introduced during its training to provide more discriminative information of feature relevance and provide a search strategy in the feature subset selection. In my talk, I will introduce this GMLVQ-based feature selection algorithm and explore its application on different data set. Its comparison with other state-of-the-art feature selection algorithms will also be presented.

Laatst gewijzigd:13 juni 2019 13:40
Deel dit Facebook LinkedIn

Meer nieuws

  • 12 juni 2025

    De verliezers van onze huidige landbouw

    Boeren telen tegenwoordig nog maar een beperkt aantal gewassen, en dat heeft nogal wat gevolgen voor de dieren die er leven. Raymond Klaassen onderzoekt welke aanpassingen boeren zouden kunnen doen zodat de grootste verliezers van de huidige...

  • 06 juni 2025

    India-Nederland Hydrogen Valley Fellowship-programma aangekondigd

    Ter gelegenheid van Wereldmilieudag op 5 juni 2025 maakten het Indiase ministerie van Wetenschap en Technologie en de RUG gisteren de start bekend van een partnerschap voor het Hydrogen Valley Fellowship-programma. Dit programma biedt getalenteerde...

  • 05 juni 2025

    Planten die hun eigen hachje redden

    Kira Tiedge onderzoekt de chemische stoffen waarmee planten met hun omgeving communiceren, om zo robuuste gewassen te selecteren die beter bestand zijn tegen bijvoorbeeld ziekte en droogte.