Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım

Budak, Hüseyin

Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım

Hüseyin BUDAK (Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, İstanbul, Türkiye)

Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

9 1

Yıl: 2018 Cilt: 22 Sayı: Özel Sayfa Aralığı: 21 - 31 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 11-03-2020

Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım

Öz:

Veri madenciliği sürecinin önemli aşamalarından biri veri boyutununazaltılması işlemidir. Veri boyutunun azaltılması kısaca, büyük veri kümelerinindepolanması ve analiz edilmesinde karşılaşılan sorunları aşmak için verikümesinden ilgisiz veya gereksiz değişkenlerin çıkartılması olaraktanımlanmaktadır. Veri boyutunun azaltılması için kullanılan yöntemlerin başındaözellik seçimi gelmektedir. Özellik seçimi, orijinal veri setini temsil edebilecek eniyi altkümenin seçimi olarak tanımlanmaktadır. Bu işlem, ilgilenilen problem içinen faydalı ve en önemli özellikleri seçerek veri kümesindeki özellik sayısınıazaltmayı yani veri boyutunu düşürmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, özellikseçim yöntemleri incelenmiş ve alternatif bir yöntem önerilmiştir.

Anahtar Kelime:

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

Feature Selection Methods and a New Approach

Öz:

One of important stages of data mining procedure is the process of dimension reduction. The dimension reduction is the process of removing irrelevant or redundant variables from the data set in order to resolve problems encountered in storing big data sets and analyzing them. Feature selection is one of the most popular method among the methods of dimension reduction. Feature selection, is described as the selection of the best subset which can represent the original data set. This process aims to reduce the number of features in the data set by selecting the most useful and important features for the discussed problem. In this study, feature selection methods have been analyzed and an alternative method has been proposed.

Anahtar Kelime:

Konular: Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

[1] Bozdağ, H. 2004. Intelligent Statistical Data Mining with Information Complexity and Genetic Algorithms, Statistical Data Mining and Knowledge Discovery, Chapman and Hall/CRC, Florida.
[2] Forman, G. 2003. An Extensive Empirical Study of Feature Selection Metrics for Text Classification, Journal of Machine Learning Research, 3, 1289–1305.
[3] Ladha, L., Deepa, T. 2011. Feature Selection Methods And Algorithms, International Journal on Computer Science and Engineering, 3(5), 1787-1797.
[4] Liu, H., Yu, L. 2005. Towards Integrating Feature Selection Algorithms For Classification And Clustering, Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Computers, 17(4), 491- 502.
[5] Narendra, P., Fukunaga, K. 1977. A Branch and Bound Algorithm for Feature Subset Selection, IEEE Transactions on Computers, 26(9), 917- 922.
[6] Doak, J. 1992. An Evaluation of Feature Selection Methods and Their Application to Computer Security, University of California at Davis,Technical Report, California.
[7] Brassard, G., Bratley, P. 1996. Fundamentals of Algorithms,Prentice Hall Professional, New Jersey.
[8] Saeys, Y., Inza, I., Larranaga, P. 2007. A review of feature selection techniques in bioinformatics, Bioinformatics, 23(19), 2507-2517.
[9] Yıldız, O., Tez, M., Bilge, H.Ş., Akcayol ,M.A., Güler, İ. 2012. Meme Kanseri Sınıflandırması için Gen Seçimi, IEEE 20. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, 18-20 Nisan, Muğla.
[10] Inc, S. 2007. SPSS Clementine 12.0 Algorithms Guide, SPSS Inc, Chicago.
[11] Ünver, Ö., Gamgam, H. 2006. Uygulamalı Temel İstatistik Yöntemler, Seçkin Yayıncılık, Ankara.
[12] Hall, M. 1999. Correlation-based Feature Selection for Machine Learning, The University of Waikato, PhD Thesis,Hamilton.
[13] Novakavic, J., Strbac, P., Bulatovic, D. 2011. Toward Optimal Feature Selection Using Ranking Methods and Classification Algorithms, Yugoslav Journal of Operations Research, 21(1), 119-135.
[14] http://en.wikipedia.org/wiki/Relief_(feature_sel ection (Erişim Tarihi: 31.08.2014).
[15] Biricik, G. 2012. Sınıf Bilgisini Kullanan Boyut İndirgeme Yöntemlerinin Metin Sınıflandırmadaki Etkilerinin Karşılaştırılması, IEEE 20. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, 18-20 Nisan,Muğla.
[16] Kira, K., Rendell, L. 1992. The Feature Selection Problem: Traditional Methods and a New Algorithm, AAAI-92, 129-134.
[17] Holte, R. 1993. Very simple classification rules perform well on most commonly used datasets, Machine Learning, 11, 63-91.
[18] Holmes, G., Nevill-Manning, C. 1995. Feature selection via the discovery of simple classification rules, To appear in Proceedings of Symposium on Intelligent Data Analysis (IDA– 95), 17-19 Ağustos, Baden-Baden.
[19] Guyon, I. Elisseeff, A. 2003. An Introduction to Variable and Feature Selection, Journal of Machine Learning Research, 3, 1157-1182.
[20] Whitney, A. 1972. A direct method of nonparametric measurement selection, IEEE Transactions on Computers, 20(9), 1100-1103.
[21] Pratama, S., Muda, A., Choo, Y., Muda, N. 2011. Computationally Inexpensive Sequential Forward Floating Selection for Acquiring Significant Features for Authorship Invarianceness in Writer Identification, International Journal of New Computer Architectures and their Applications, 1(9), 581- 598.
[22] Marill, T., Green, D. 1963. On the effectiveness of receptors in recognition system, IEEE Trans. Inform. Theory, 9, 11-17.
[23] Stearns, S. 1976. On selecting features for pattern classifiers, 3rd International Conference on Pattern Recognition, 8-11 Kasım, Coronado.
[24] http://www.facweb.iitkgp.ernet.in/~sudeshna/ courses/ML06/featsel.pdf(Erişim Tarihi: 29.10.2014).
[25] Pudil, P., Novovicova, J., Kittler, J. 1994. Floating search methods in feature selection, Pattern Recognition Letters, 15, 1119-1125.
[26] Eskidere, Ö. 2012. Ses Ölçümlerinden Parkinson Hastalığının Teşhisi İçin Öznitelik Seçme Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Sigma, 20, 402- 414.
[27] Guyon, I., Weston, J., Barnhill, S., Vapnik, V. 2002. Gene selection for cancer classification using support vector machines, Machine Learning, 46, 389-422.
[28] http://www.nipsfsc.ecs.soton.ac.uk/datasets/ (Erişim Tarihi: 11.01.2015)
[29] http://www.nipsfsc.ecs.soton.ac.uk/papers/NIP S2003-Datasets.pdf (Erişim Tarihi: 11.01.2015)
[30] Petricoin, E. F., Ardekani, A. M., Hitt, B. A., Levine, P. J., Fusaro, V. A., Steinberg, S. M., ... & Liotta, L. A., 2002. Use of proteomic patterns in serum to identify ovarian cancer, The lancet, 359(9306), 572-577.
[31] LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y. and Haffner, P., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition, Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
[32] Dash, M., Liu, H. 1997. Feature Selection for Classification, Intelligent Data Analysis, Elsevier, 131-156.
[33] Liu, T., Liu, S., Chen, Z. and Ma, WY., 2003. An Evaluation on Feature Selection for Text Clustering, Proceedings of the Twentieth International Conference on Machine Learning (ICML-2003), 21-24 Ağustos, Washington D.C.
[34] Pouramirarsalani, A., Khalilian, M. and Nikravanshalmani, A. 2017. Fraud detection in E-banking by using the hybrid feature selection and evolutionary algorithms, IJCSNS, 17(8), 271- 279.
[35] Subramanya, KB., Somani, A. 2017. Enhanced feature mining and classifier models to predict customer churn for an E-retailer, Cloud Computing, Data Science & Engineering- Confluence, 2017 7th International Conference on, 12-13 Ocak, Noida.
[36] Mohamad,M. and Selamat, A. 2015. An evaluation on the efficiency of hybrid feature selection in spam email classification, Computer, Communications, and Control Technology (I4CT), 2015 International Conference on, 21-23 Nisan, Kuching.
[37] Wang, D., Zhang, Z., Bai, R. and Mao, Y. 2017. A hybrid system with filter approach and multiple population genetic algorithm for feature selection in credit scoring, Journal of Computational and Applied Mathematics, 329, 307-321.
[38] Bolon-Canedo, V., Sanchez-Marono, N., Alonso- Betanzos, A., Benítez, J.M. and Herrera, F. 2014. A review of microarray datasets and applied feature selection methods, Information Sciences, 282, 111–135.
[39] Furey, T.S., Cristianini, N., Duffy, N., Bednarski, D.W., Schummer, M. and Haussler, D. 2000. Support vector machine classification and validation of cancer tissue samples using microarray expression data, Bioinformatics, 16(10), 906–914.
[40] Kumar, V., Minz, S. 2014. Feature Selection: A literature Review, Smart Computing Review, 4(3), 211-229.

APA	Budak H (2018). Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. , 21 - 31.
Chicago	Budak Hüseyin Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. (2018): 21 - 31.
MLA	Budak Hüseyin Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. , 2018, ss.21 - 31.
AMA	Budak H Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. . 2018; 21 - 31.
Vancouver	Budak H Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. . 2018; 21 - 31.
IEEE	Budak H "Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım." , ss.21 - 31, 2018.
ISNAD	Budak, Hüseyin. "Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım". (2018), 21-31.

APA	Budak H (2018). Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22(Özel), 21 - 31.
Chicago	Budak Hüseyin Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 22, no.Özel (2018): 21 - 31.
MLA	Budak Hüseyin Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol.22, no.Özel, 2018, ss.21 - 31.
AMA	Budak H Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2018; 22(Özel): 21 - 31.
Vancouver	Budak H Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2018; 22(Özel): 21 - 31.
IEEE	Budak H "Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım." Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 22, ss.21 - 31, 2018.
ISNAD	Budak, Hüseyin. "Özellik Seçim Yöntemleri ve Yeni Bir Yaklaşım". Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 22/Özel (2018), 21-31.