Abstract-Valet av attribut blir viktigare, men också svårare, när storleken och dimensionaliteten av datamängder växer, särskilt i bioinformatik. Riktad projektion Pursuit är en dimensionsreduktionsteknik som tidigare använts för att visualisera högdimensionella data; här tillämpas den på problemet med funktionsval. Tekniken undviker att söka i potenset för möjliga funktionskombinationer genom att använda perceptroninlärning och attraktion-avvisning algoritmer för att hitta prognoser som separerar klasser i data. Tekniken testas på en rad genuttrycksdata. Det har konstaterats att klassificeringen generaliseringsprestanda för de funktioner som valts av TPP är väl jämförbar med standardomslag och filtermetoder, urvalet av funktioner generaliserar mer robust än någotdera, och dess tidseffektivitetsskalor till ett större antal attribut bättre än standardsökningar.
I REF föreslogs att man skulle välja kombinationer av funktioner för att klassificera en datauppsättning på grund av problemet med storleken på effektuppsättningen funktioner för att söka och säkerställa valet av funktioner, med hjälp av riktad projektion som en dimensionsreduktionsteknik på en högdimensionell data.
Feature Selection with Targeted Projection Pursuit
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}