論文の概要: A new computationally efficient algorithm to solve Feature Selection for Functional Data Classification in high-dimensional spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05765v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 10:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 01:00:46.356641
• Title: A new computationally efficient algorithm to solve Feature Selection for Functional Data Classification in high-dimensional spaces
• Title（参考訳）: 高次元空間における関数型データ分類のための新しい計算効率の高い特徴選択アルゴリズム
• Authors: Tobia Boschi, Francesca Bonin, Rodrigo Ordonez-Hurtado, Alessandra Pascale, and Jonathan Epperlein
• Abstract要約: 本稿では,機能的分類のための特徴選択手法FSFCを紹介し,特徴選択と機能的データの分類を共同で行うという課題に対処する。 我々は機能的主成分を採用し、Dual Augmented Lagrangianアルゴリズムの新しい適応バージョンを開発した。 FSFCの計算効率は、特徴数が統計単位数よりかなり多いような高次元シナリオを処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.79972837288401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel methodology for Feature Selection for Functional Classification, FSFC, that addresses the challenge of jointly performing feature selection and classification of functional data in scenarios with categorical responses and multivariate longitudinal features. FSFC tackles a newly defined optimization problem that integrates logistic loss and functional features to identify the most crucial variables for classification. To address the minimization procedure, we employ functional principal components and develop a new adaptive version of the Dual Augmented Lagrangian algorithm. The computational efficiency of FSFC enables handling high-dimensional scenarios where the number of features may considerably exceed the number of statistical units. Simulation experiments demonstrate that FSFC outperforms other machine learning and deep learning methods in computational time and classification accuracy. Furthermore, the FSFC feature selection capability can be leveraged to significantly reduce the problem's dimensionality and enhance the performances of other classification algorithms. The efficacy of FSFC is also demonstrated through a real data application, analyzing relationships between four chronic diseases and other health and demographic factors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機能的分類のための特徴選択手法FSFCを紹介し,分類的応答と多変量長手特徴を有するシナリオにおいて,機能的データの特徴選択と分類を共同で行うという課題に対処する。 FSFCは、ロジスティック損失と機能的特徴を統合して、分類において最も重要な変数を特定する、新しく定義された最適化問題に取り組む。 最小化手続きに対処するために,関数型主成分を用い,dual augmented lagrangianアルゴリズムの新しい適応バージョンを開発した。 FSFCの計算効率は、特徴数が統計単位数よりかなり多いような高次元シナリオを扱うことができる。 シミュレーション実験により、FSFCは計算時間と分類精度において、他の機械学習およびディープラーニング手法よりも優れていることが示された。 さらに、FSFCの特徴選択能力を利用して、問題の次元を大幅に削減し、他の分類アルゴリズムの性能を高めることができる。 また, fsfcの有効性は, 4つの慢性疾患と他の健康要因, 人口統計因子の関係を解析し, 実データを用いて実証した。

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