Détail de la notice
Titre du Document
Using domain knowledge in the random subspace method : Application to the classification of biomedical spectra
Auteur(s)
PRANCKEVICIENE Erinija ; BAUMGARTNER Richard ; SOMORJAI Ray ; ...
Résumé
Spectra intrinsically possess domain knowledge, making possible a domain-based feature selection model. The random subspace method, in combination with domain-knowledge-based feature sets, leads to improved classification accuracies in real-life biomedical problems. Using such feature sets allows for an efficient reduction of dimensionality, while preserving interpretability of classification outcomes, important for the field expert. We demonstrate the utility of domain knowledge-based features for the random subspace method for the classification of three real-life high-dimensional biomedical magnetic resonance (MR) spectra.
Editeur
Springer
Type du document
Conférence : Multiple classifier systems. International workshop, 6, Seaside CA, USA, 2005-06-13
Identifiant
ISSN : 0302-9743 ISBN : 3-540-26306-3
Source
Lecture notes in computer science A. 2005, vol. 3541, pp. 336-345 [10 pages] [bibl. : 16 ref.]
Langue
Anglais
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