Feature selection using CPL criterion functions

Redukcja wymiarowości zbioru cech jest często używanym wstępnym krokiem przetwarzania danych stosowanym przy rozpoznawaniu wzorców i klasyfikacji. Jest ona szczególnie istotna kiedy mała liczba obserwacji jest reprezentowana w wysoko wymiarowej przestrzeni cech. W artykule rozważana jest metoda selekcji cech opierająca się na minimalizacji specjalnej funkcji kryterialnej (wypukłej i odcinkowo-liniowej - CPL). Załączono także porównanie wyników eksperymentów uzyskanych za pomoc ą opisanej metody z wynikami metod uczestników konkursu NIPS2003 Feature Selection Challenge.

Dimensionality reduction of a feature set is a common preprocessing step used for pattern recognition and classification applications. It is particularly important when a small number of cases is represented in a highly dimensional feature space. The method of the feature selection based on minimisation of a special criterion function (convex and piecewise-linear - CPL) is considered in the article. A comparison of the experimental results of this method with the results of NIPS2003 Feature Selection Challenge participant’s methods is also included.