論文の概要: Feature Selection Based on Orthogonal Constraints and Polygon Area

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16026v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 08:20:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:40:56.774316
• Title: Feature Selection Based on Orthogonal Constraints and Polygon Area
• Title（参考訳）: 直交制約と多角形領域に基づく特徴選択
• Authors: Zhenxing Zhang and Jun Ge and Zheng Wei and Chunjie Zhou and Yilei Wang
• Abstract要約: 特徴選択の目的は、各特徴の重要性を評価することにより、認識タスクにおける特徴の最適なサブセットを選択することである。 本稿では,特徴ラベルを拡張した依存関係間の非単調線形探索を提案する。 実験結果から,本手法は識別依存を効果的にとらえるだけでなく,次元分類性能を低下させる従来の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.587608254638667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of feature selection is to choose the optimal subset of features for a recognition task by evaluating the importance of each feature, thereby achieving effective dimensionality reduction. Currently, proposed feature selection methods often overlook the discriminative dependencies between features and labels. To address this problem, this paper introduces a novel orthogonal regression model incorporating the area of a polygon. The model can intuitively capture the discriminative dependencies between features and labels. Additionally, this paper employs a hybrid non-monotone linear search method to efficiently tackle the non-convex optimization challenge posed by orthogonal constraints. Experimental results demonstrate that our approach not only effectively captures discriminative dependency information but also surpasses traditional methods in reducing feature dimensions and enhancing classification performance.
• Abstract（参考訳）: 特徴選択の目的は,各特徴の重要性を評価することにより,認識タスクにおける特徴の最適部分集合を選択し,有効次元化を実現することである。 現在、提案されている特徴選択法は、しばしば特徴とラベルの間の識別的依存関係を見落としている。 そこで本稿では,ポリゴンの面積を考慮した新しい直交回帰モデルを提案する。 モデルは直感的に特徴とラベルの間の識別的な依存関係を捉えることができる。 さらに,直交制約による非凸最適化問題に効果的に取り組むために,ハイブリッドな非単調線形探索手法を用いる。 実験の結果,提案手法は識別的依存性情報を効果的に捉えるだけでなく,従来の特徴量削減手法や分類性能の向上にも有効であることがわかった。

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