Selección de características usando modelo híbrido basado en algoritmos genéticos



Título del documento: Selección de características usando modelo híbrido basado en algoritmos genéticos
Revista: Ingeniería e investigación
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000273571
ISSN: 0120-5609
Autores: 1


Instituciones: 1Universidad Nacional de Colombia, Manizales, Caldas. Colombia
Año:
Periodo: Dic
Volumen: 26
Número: 3
Paginación: 113-119
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental
Resumen en español En el artículo se propone un modelo híbrido de selección de características con el objeto de reducir la dimensión del espacio de entrenamiento, sin comprometer la precisión de clasificación. El modelo incluye la inducción de un árbol de decisión que genera subconjuntos de características, para las cuales seguidamente se evalúa su relevancia mediante el criterio del mínimo error de clasificación. El procedimiento de evaluación se desarrolla empleando la regla de los k-vecinos más cercanos. Usualmente, la reducción de espacios supone una cota de error de clasificación; sin embargo, en este trabajo la sintonización del modelo híbrido de selección se realiza usando algoritmos genéticos, con lo cual se obtiene de forma simultánea la minimización tanto del número de características de entrenamiento, como del error de clasificación. De manera adicional, a diferencia de las técnicas convencionales de selección, el modelo propuesto permite cuantificar el nivel de relevancia de cada característica perteneciente al conjunto reducido de entrenamiento. Las pruebas del modelo se realizan para la identificación de hipernasalidad, en el caso de voz, y cardiopatía isquémica, en el caso de registros de electrocardiografía. Las bases de datos corresponden a una población de 90 niños (45 registros por clase) y a 100 registros electrocardiográficos (50 por clase). Los resultados obtenidos muestran una efectividad promedio para la reducción del espacio de entrenamiento inicial hasta de un 88%, con una tasa promedio de error de clasificación inferior al 6%
Resumen en inglés The present work proposes a hybrid feature selection model aimed at reducing training time whilst maintaining classification accuracy. The model includes adjusting a decision tree for producing feature subsets. Such subsets statistical relevance was evaluated from their resulting classification error. Evaluation involved using the k-nearest neighbors rule. Dimension reduction techniques usually assume an element of error; however, the hybrid selection model was tuned by means of genetic algorithms in this work. They simultaneously minimise the number of features and training error. Contrasting with conventional methods, this model also led to quantifying the relevance of each training sets features. The model was tested on speech signals (hypernasality classification) and ECG identification (ischemic cardiopathy). In the case of speech signals, the database consisted of 90 children (45 recordings per sample); the ECG database had 100 electrocardiograph records (50 recordings per sample). Results showed average reduction rates of up to 88%, classification error being less than 6%
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Algoritmos genéticos,
Selección de características,
Arboles de decisión
Keyword: Computer science,
Mathematics,
Applied mathematics,
Genetic algorithms,
Feature selection,
Decision trees
Solicitud del documento
Nota: El envío del documento tiene costo.









Los documentos originales pueden ser consultados en el Departamento de Información y Servicios Documentales, ubicado en el Anexo de la Dirección General de Bibliotecas (DGB), circuito de la Investigación Científica a un costado del Auditorio Nabor Carrillo, zona de Institutos entre Física y Astronomía. Ciudad Universitaria UNAM. Ver mapa
Mayores informes: Departamento de Información y Servicios Documentales, Tels. (5255) 5622-3960, 5622-3964, e-mail: sinfo@dgb.unam.mx, Horario: Lunes a viernes (8 a 16 hrs.)