論文の概要: Compactness Score: A Fast Filter Method for Unsupervised Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13194v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 13:01:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 17:31:05.764662
• Title: Compactness Score: A Fast Filter Method for Unsupervised Feature Selection
• Title（参考訳）: コンパクト性スコア:教師なし特徴選択のための高速フィルタ法
• Authors: Peican Zhu, Xin Hou, Zhen Wang, Feiping Nie
• Abstract要約: 本稿では,CSUFS (Compactness Score) と呼ばれる高速な教師なし特徴選択手法を提案する。 提案アルゴリズムは既存のアルゴリズムよりも正確で効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.02413694753423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For feature engineering, feature selection seems to be an important research content in which is anticipated to select "excellent" features from candidate ones. Different functions can be realized through feature selection, such as dimensionality reduction, model effect improvement, and model performance improvement. Along with the flourish of the information age, huge amounts of high-dimensional data are generated day by day, while we need to spare great efforts and time to label such data. Therefore, various algorithms are proposed to address such data, among which unsupervised feature selection has attracted tremendous interests. In many classification tasks, researchers found that data seem to be usually close to each other if they are from the same class; thus, local compactness is of great importance for the evaluation of a feature. In this manuscript, we propose a fast unsupervised feature selection method, named as, Compactness Score (CSUFS), to select desired features. To demonstrate the efficiency and accuracy, several data sets are chosen with intensive experiments being performed. Later, the effectiveness and superiority of our method are revealed through addressing clustering tasks. Here, the performance is indicated by several well-known evaluation metrics, while the efficiency is reflected by the corresponding running time. As revealed by the simulation results, our proposed algorithm seems to be more accurate and efficient compared with existing algorithms.
• Abstract（参考訳）: 特徴工学においては、特徴選択は、候補から優れた特徴を選択することが期待される重要な研究内容であると考えられる。 次元の縮小、モデル効果の改善、モデル性能の向上など、機能選択によって異なる機能を実現することができる。 情報時代の繁栄とともに、日々大量の高次元データが生成される一方で、そのようなデータをラベル付けるための多大な労力と時間を節約する必要がある。 そのため,教師なし特徴選択が大きな関心を集めているデータに対して,様々なアルゴリズムが提案されている。 多くの分類タスクにおいて、研究者は、同じクラスに属している場合、データが互いに近接しているように見えるので、局所的コンパクト性は特徴を評価する上で非常に重要であることを発見した。 本稿では,CSUFS (Compactness Score) と呼ばれる高速な教師なし特徴選択手法を提案する。 効率と正確性を示すために、集中的な実験を行う複数のデータセットが選択される。 その後,クラスタリングタスクに対処し,提案手法の有効性と優位性を明らかにする。 ここで、パフォーマンスはいくつかのよく知られた評価指標で示され、効率は対応する実行時間によって反映される。 シミュレーション結果から明らかになったように,提案アルゴリズムは既存のアルゴリズムよりも正確かつ効率的であると考えられる。

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