BETTER ALTERNATIVES FOR STEPWISE  DISCRIMINANT ANALYSIS

Katarzyna Stąpor

doi:10.18778/0208-6018.311.02

Autor

Katarzyna Stąpor Politechnika Śląska, Gliwice

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.311.02

Słowa kluczowe:

analiza dyskryminacyjna, procedury krokowe, selekcja cech, metaheurystyka, przeszukiwanie z tabu

Abstrakt

Analiza dyskryminacyjna to jedna z metod umożliwiających klasyfikację obserwacji do jednej z predefiniowanych klas na podstawie wartości pomierzonych cech. Celem krokowej analizy dyskryminacyjnej (KAD) jest wybór podzbioru cech wejściowych przy zachowaniu możliwie dużej mocy dyskryminacyjnej. Zmniejszenie wymiarowości wejściowej przestrzeni cech jest konieczne z wielu powodów. W istniejących na rynku, komercyjnych pakietach do obliczeń statystycznych, KAD bazuje na klasycznych metodach selekcji cech. Metody te generują wiele problemów. W prezentowanej pracy zostanie przedstawiona alternatywna metoda wykorzystująca metaheurystykę przeszukiwania z tabu. Wyniki eksperymentalne na wzorcowych zbiorach danych są obiecujące.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Biogram autora

Katarzyna Stąpor - Politechnika Śląska, Gliwice

Instytut Informatyki,

profesor

Bibliografia

Blum Ch., Roli A. (2003), Metaheuristics in combinatorial optimization: overview and conceptual comparison, ACM Computing Surveys, vol. 35, 3, p. 268-308.
Google Scholar

Glover F. (1989), Tabu Search. Part I, ORSA Journal of Computing, v.1, p. 190-206.
Google Scholar

Huberty C.J. (1989), Problems with stepwise methods – better alternatives, in: Thompson B. (ed.) Advances in Social Science Methodology, vol.1, 43-70, Greenwich, CI: JAI Press.
Google Scholar

Kohavi R., John G. (1997), Wrappers for feature subset selection, Artificial Intelligence, vol. 97, 1-2, p. 234-273.
Google Scholar

Krzyśko M. (1990), Discriminant analysis, WNT, Warszawa (in Polish).
Google Scholar

Murphy P.M., Aha D.W. (1994), UCI repository of machine learning. University of California, Department of Information and Computer Science, http://www.ics.uci.edu/-~mlearn/MLRepository.html.
Google Scholar

Pacheco J. et al. (2006), Analysis of new variable selection methods in discriminant analysis, Computational Statistics&Data Analysis, vol.51, 3, p. 1463-1478.
Google Scholar

STATISTICA – package documentation, (2005), StatSoft Inc.
Google Scholar

“Author” (2011).
Google Scholar

Zhang H, Sun G. (2002), Feature selection using tabu search method, Pattern Recognition, 35, p. 701-711.
Google Scholar