In this study, we introduce a prototype-based classifier with feature selection that dwells upon the usage of a biologically inspired optimization technique of Particle Swarm Optimization (PSO). The design comprises two main phases. In the first phase, PSO selects P % of patterns to be treated as prototypes of c classes. During the second phase, the PSO is instrumental in the formation of a core set of features that constitute a collection of the most meaningful and highly discriminative coordinates of the original feature space. The proposed scheme of feature selection is developed in the wrapper mode with the performance evaluated with the aid of the nearest prototype classifier. The study offers a complete algorithmic framework and demonstrates the effectiveness (quality of solution) and efficiency (computing cost) of the approach when applied to a collection of selected data sets. We also include a comparative study which involves the usage of genetic algorithms (GAs). Numerical experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space could be accomplished and the classifier formed in this manner becomes characterized by low classification error. In addition, the advantage of the PSO is quantified in detail by running a number of experiments using Machine Learning datasets.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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