Feature selection has proven to be

Feature selection has proven to be a valuable technique
in supervised learning for improving predictive
accuracy while reducing the number of
attributes considered in a task. We investigate
the potential for similar benefits in an unsupervised
learning task, conceptual clustering. The
issues raised in feature selection by the absence
of class labels are discussed and an implementation
of a sequential feature selection algorithm
based on an existing conceptual clustering system
is described. Additionally, we present a second
implementation which employs a technique for
improving the efficiency of the search for an optimal
description and compare the performance of
both algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เลือกคุณลักษณะได้พิสูจน์เป็น เทคนิคหนึ่งที่มีคุณค่าในแบบมีผู้เรียนในการปรับปรุงงานสอนความถูกต้องลดจำนวนแอตทริบิวต์ในการพิจารณาในงาน เราตรวจสอบเป็นประโยชน์คล้ายคลึงกันในการ unsupervisedเรียนรู้งาน แนวคิดคลัสเตอร์ ที่อ่านตัวเลือกลักษณะพิเศษ โดยการขาดงานของป้ายชื่อกล่าวถึงการนำไปใช้ของขั้นตอนวิธีในการเลือกคุณลักษณะตามลำดับตามระบบการระบบคลัสเตอร์แนวคิดที่มีอยู่อธิบาย นอกจากนี้ เรานำเสนอที่สองงานที่ใช้เทคนิคการปรับปรุงประสิทธิภาพของการค้นหาดีที่สุดอธิบาย และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เลือกคุณสมบัติได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเทคนิคที่มีคุณค่า
ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลสำหรับการปรับปรุงการทำนาย
ความถูกต้องในขณะที่การลดจำนวนของ
คุณลักษณะการพิจารณาในการงาน เราจะตรวจสอบ
ที่มีศักยภาพสำหรับผลประโยชน์ที่คล้ายกันในการใกล้ชิด
งานการเรียนรู้การจัดกลุ่มความคิด
ประเด็นในการเลือกคุณลักษณะโดยไม่มี
ฉลากระดับที่จะกล่าวถึงการดำเนินการและ
ขั้นตอนวิธีการเลือกคุณลักษณะตามลำดับ
ขึ้นอยู่กับระบบการจัดกลุ่มความคิดที่มีอยู่
มีการอธิบาย นอกจากนี้เรายังนำเสนอเป็นครั้งที่สอง
การดำเนินการที่มีพนักงานเทคนิคสำหรับการ
ปรับปรุงประสิทธิภาพของการค้นหาที่ดีที่สุด
รายละเอียดและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ
ขั้นตอนวิธีการทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเลือกคุณลักษณะได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเทคนิคที่มีคุณค่าในการเรียนรู้แบบ Supervised Learning เพื่อปรับปรุงความถูกต้อง

ทำนายในขณะที่ลดจํานวน
คุณลักษณะถือว่าในงาน เราตรวจสอบ
เกิดประโยชน์ที่คล้ายกันใน unsupervised
การเรียนรู้งานแนวคิดคลัสเตอร์ .
ชูประเด็นในการเลือกคุณลักษณะโดยขาด
ป้ายห้องมีการกล่าวถึง และการดำเนินการ
ของระบบคุณสมบัติการเลือกอัลกอริทึม
ตามแนวคิดที่มีอยู่สำหรับระบบ
จะอธิบาย นอกจากนี้เรานำเสนอสอง
การดำเนินการซึ่งใช้เทคนิค
ปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาที่เหมาะสมและรายละเอียด

ทั้งเปรียบเทียบประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธี