Výběr příznaků metodou Dynamická vzájemná informace

Abstract

V této práci je proveden rozbor a diskutována problematika implementace metody pro výběr příznaků s názvem Dynamická vzájemná informace (DMIFS). Při studiu popisu DMIFS bylo nalezeno několik nesrovnalostí, které neumožňují úplně napodobit původní algoritmus, proto výsledky DMIFS implementované v rámci této práce byly porovnány s výsledky z článku, kde byla DMIFS publikována. Bylo zjištěno, že implementovaná DMIFS dosahuje podobných výsledků, jako metoda původní. Dále se práce zabývá návrhem dvou nových metod vycházejících z principu DMIFS. První metoda s názvem DmRMR vznikla spojením mRMR a DMIFS. Provedené testy potvrzují lepší výkonnost DmRMR, než jakou má DMIFS je ale méně stabilní. Druhá metoda s názvem WDMIFS je váhovanou variantou DMIFS fungující na bázi AdaBoost. U této metody nedošlo ke zlepšení výkonu. Na závěr je vypracován návod pro implementaci DMIFS do prostředí Weka a RapidMiner.This work analyzes and discuss a issue of implementation feature selection method called Dynamic mutual information (DMIFS). Original description of the DMIFS contains several irregularities, therefore DMIFS can not be implemented exactly as original method. Results of implemented DMIFS is compared with results of original DMIFS. This results shows that implemented DMIFS is similar to the DMIFS. Next part of the work describes design of two new methods based on the DMIFS. The first method called DmRMR merges mRMR and DMIFS. Better performance but worse stability of DmRMR was proved by several tests. The second method called WDMIFS is weighted version of the DMIFS based on AdaBoost algorithm. The WDMIFS has worse performance than DMIFS. Finnaly, manual for implementing DMIFS to RapidMiner and Weka is provided.