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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 971 - 978 (8page)
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When the dimensionality is very large, exponential growth in the amount of the data is required for a classification task. Thus, reducing the dimensionality of the data is essential, and it can often bring the better performance. As one of dimension reduction techniques, Markov blanket can be considered as a filter method which is the minimal variable set to explain the target variable. We apply Markov blanket feature selection for categorical data, and then compare it with other feature selection methods using well-known classifiers. We successfully show the out performance of Markov blanket feature selection method. In addition, by implementing several Markov blanket induction algorithms also, we point out the performance of each Markov blanket algorithm depending on data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Bayesian Network and Markov Blanket
3. Markov blanket discovery algorithms
4. Feature selection methods and Classifiers
5. Empirical study
6. Conclusion
8. Reference
참고문헌 (0)
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