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A GMM-Based Feature Selection Algorithm for Multi-Class Classification Un algorithme de sélection de fonctionnalités basé sur GMM pour la classification multi-classes

Tacksung CHOI, Sunkuk MOON, Young-cheol PARK, Dae-hee YOUN, Seokpil LEE

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Résumé:

Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme de sélection de caractéristiques pour la classification multi-classes. L'algorithme proposé est basé sur des modèles de mélange gaussien (GMM) des caractéristiques et utilise la distance entre les deux classes les moins séparables comme métrique pour la sélection des caractéristiques. Le système proposé a été testé avec une machine à vecteurs de support (SVM) pour la classification multiclasse de la musique. Les résultats montrent que le schéma de sélection de fonctionnalités proposé est supérieur aux schémas conventionnels.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.8 pp.1584-1587
Date de publication
2009/08/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.1584
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Pattern Recognition

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