論文の概要: Canonical-Correlation-Based Fast Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08247v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 15:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:26:58.196787
• Title: Canonical-Correlation-Based Fast Feature Selection
• Title（参考訳）: 標準相関に基づく高速特徴選択
• Authors: Sikai Zhang, Tingna Wang, Keith Worden, Elizabeth J. Cross
• Abstract要約: 特徴ランキング基準として2乗正準相関係数の和を用いる。 提案手法は,グリージー検索におけるランキング基準の計算速度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes a canonical-correlation-based filter method for feature selection. The sum of squared canonical correlation coefficients is adopted as the feature ranking criterion. The proposed method boosts the computational speed of the ranking criterion in greedy search. The supporting theorems developed for the feature selection method are fundamental to the understanding of the canonical correlation analysis. In empirical studies, a synthetic dataset is used to demonstrate the speed advantage of the proposed method, and eight real datasets are applied to show the effectiveness of the proposed feature ranking criterion in both classification and regression. The results show that the proposed method is considerably faster than the definition-based method, and the proposed ranking criterion is competitive compared with the seven mutual-information-based criteria.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特徴選択のための標準相関に基づくフィルタ手法を提案する。 2乗正準相関係数の和を特徴ランキング基準として採用する。 提案手法は,グリージー検索におけるランキング基準の計算速度を向上する。 特徴選択法のために開発された支持定理は、正準相関解析の理解の基礎となる。 実験研究では,提案手法の高速化を示すために合成データセットを用い,分類と回帰の両方において,提案する特徴ランキング基準の有効性を示すために8つの実データセットを適用した。 その結果,提案手法は定義に基づく手法よりもかなり高速であり,提案手法のランク付け基準は7つの相互情報に基づく基準と競合することがわかった。

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