SINFLARGA AJRATISH MASALASIDA ALOMATLARNING INFORMATIVLIGINI BAHOLASH VA ULARNI TANLASH

Authors

Keywords: dimensionality reduction, assessment of the informativeness of features, feature selection, search hidden patterns, Naïve Bayes

Abstract

This article discusses the dimensionality of reduction issue. To reduce the dimension was used the in formativeness of the features. Several methods were presented that are used to assess the in formativeness of features and the results were compared. The quality of feature selection was assessed with Naïve Bayes classifier.

References

1. Automated seizure detection using limited-channel EEG and non-linear dimension reduction. / Birjandtalab J., Baran Pouyan M., Cogan D., Nourani M., Harvey J. // Computers in biology and medicine. 2017. № 82, -Р. 49–58.

2. Liu Y., Chiaromonte F., Li B. Structured Ordinary Least Squares: A Sufficient Dimension Reduction approach for regressions with partitioned predictors and heterogeneous units. // Biometrics. 2017. № 2, -Р. 529–539.

3. Ivan G., Grolmusz V. On dimension reduction of clustering results in structural bioinformatics // Biochimica et biophysica acta. 2014. № 12, -Р. 2277–2283.

4. Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и анализ изображений // Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: «Радио и связь», 1990. -С. 149–190.

5. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. -М.: «Мир», 1978. –С.415.

6. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. -М.: Иностр.лит., 1963. –С.832.

7. Кульбак С. Теория информации и статистика. -М.: «Наука», 1967. –С.408.

8. Колесникова С.И., Янковская А.Е. Статистический подход к оцениванию зависимых признаков в интеллектуальных системах // Математические методы распознавания образов. -М.: МАКСПресс, 2007. -С. 143-146.

9. Игнатьев Н.А. Вычисление обобщённых показателей и интеллектуальный анализ данных. // Автоматика и телемеханика. 2011, №5, -С.183–190.

10. https://www.data.go.kr/dataset/15007122/file Data.do

11. Webb G. I., Boughton J., Wang Z. Not So Naive Bayes: Aggregating One-Dependence Estimators. Machine Learning. 58 (1): 5–24. 2005. doi:10.1007/s10994-005-4258-6.

12. https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html.