Abstract-Classificating objekt som provtas gemensamt från två eller flera domäner har många tillämpningar. Den tensor produktfunktionsutrymme är användbart för modellering interaktioner mellan funktionsuppsättningar i olika domäner men funktionsval i tensor produktfunktionsutrymme är utmanande. Konventionella metoder för urval av funktioner ignorerar strukturen i funktionsutrymmet och kanske inte ger optimala resultat. I detta dokument föreslår vi metoder för att välja funktioner i de ursprungliga funktioner utrymmen av olika domäner. Vi fick sparsitet genom två metoder, en med heltal quadratic programmering och en annan med hjälp av L1-norm legalisering. Experimentella studier av biologiska datamängder validerar vårt tillvägagångssätt.
Problemet med funktionsval i tensor produktutrymme är formulerad som ett heltal quadratic programmering problem i REF.
Feature Selection in the Tensor Product Feature Space
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}