Feature Weighting

バージョン 1.0.1.4 (4.02 KB) 作成者: Dalwinder Singh

MATLAB Source Code for Feature Weighting with Ant Lion optimization

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更新 2020/12/13

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In this code Ant Lion optimization is used to search the feature weights along with the optimal value of nearest neighbor parameter (i.e. k) simultaneously.

Run Main.m file for demo.

The feature weighting with ALO is implemented in FW_ALO.m file. Check this file for more details.

The source code and datasets are also available at GitHub: https://github.com/dalwindercheema/featweight

引用

Singh, Dalwinder, and Birmohan Singh. “Hybridization of Feature Selection and Feature Weighting for High Dimensional Data.” Applied Intelligence, vol. 49, no. 4, Springer Science and Business Media LLC, Nov. 2018, pp. 1580–96, doi:10.1007/s10489-018-1348-2.

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作成: R2019b

すべてのリリースと互換性あり

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ヒントを得たファイル: Ant Lion Optimizer (ALO)

バージョン	公開済み	リリースノート
1.0.1.4	2020/12/13	Minor Change in Code	ダウンロード
1.0.1.3	2020/2/9	Description Update	ダウンロード
1.0.1.2	2020/2/9	Description Update	ダウンロード
1.0.1.1	2020/1/5	Description Update	ダウンロード
1.0.1	2020/1/4	Description updated	ダウンロード
1.0.0	2020/1/3		ダウンロード

MLA	Singh, Dalwinder, and Birmohan Singh. “Hybridization of Feature Selection and Feature Weighting for High Dimensional Data.” Applied Intelligence, vol. 49, no. 4, Springer Science and Business Media LLC, Nov. 2018, pp. 1580–96, doi:10.1007/s10489-018-1348-2.
APA	Singh, D., & Singh, B. (2018). Hybridization of feature selection and feature weighting for high dimensional data. Applied Intelligence, 49(4), 1580–1596. Springer Science and Business Media LLC. Retrieved from https://doi.org/10.1007%2Fs10489-018-1348-2
BibTeX	@article{Singh_2018, doi = {10.1007/s10489-018-1348-2}, url = {https://doi.org/10.1007%2Fs10489-018-1348-2}, year = 2018, month = {nov}, publisher = {Springer Science and Business Media {LLC}}, volume = {49}, number = {4}, pages = {1580--1596}, author = {Dalwinder Singh and Birmohan Singh}, title = {Hybridization of feature selection and feature weighting for high dimensional data}, journal = {Applied Intelligence} }

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