مشاهده مشخصات مقاله
یک روش جدید انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم جستجوي هارمونی باینري براي دسته‌بندي کننده بیز ساده
|
Authors |
-
زهرا عصارزاده
-
پیمان ادیبی
|
|
Conference |
نوزدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
دسته بندی‌کننده بیزساده یکی از روش‌های دسته‌بندی متداول مبتنی برنظریه بیزین می‌باشد که در حوزه داده‌کاوی و یادگیری ماشین بطورکارآمد مورد استفاده قرارگرفته است. با این وجود، فرض پایه این دسته بندی‌کننده که استقلال مشروط بر دسته ویژگی‌ها می‌باشد، اغلب در مسائل کاربردی مطرح در دنیای واقعی نقض و منجر به کاهش کارایی دسته بندی‌کننده می‌شود. دراین مقاله یک روش جدید انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم جستجوی هارمونی باینری که از روش‌های فرا اکتشافی نوظهور می باشد برای غلبه بر این مشکل و بهبود عملکرد این دسته بندی کننده پیشنهاد شده است. نتایج پیاده‌سازی‌ها در خصوص سه مساله دسته بندی «مجموعه داده بیماری دیابت»، «مجموعه داده یونسفر» و «مجموعه داده سونار» به عنوان مسائل متداول تشخیص الگو با ابعاد ویژگی کم، متوسط و بالا نشان می‌دهد که دقت دسته‌بندی‌کننده بیز پیشنهادی از دسته‌بندی‌کننده بیز ساده و دسته بندی کننده‌های بیز وزن‌دار مبتنی بر گسسته سازی ویژگی‌ها بهتر می‌باشد. همچنین نتایج آزمایشات از غلبه روش پیشنهادی بردسته بندی‌کننده بیز مبتنی بر الگوریتم ژنتیک از نظر زمان لازم برای آموزش مدل و دقت دسته بندی در مسائل با ابعاد متوسط و بالا حکایت می‌نماید. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}