Feature reduction method for decision machines

G - Physics – 06 – F

Patent

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G06F 15/18 (2006.01) G06F 5/00 (2006.01)

Patent

CA 2591402

A method for feature reduction in a training set for a learning machine such as a Support Vector Machine (SVM). In one embodiment the method includes a step (35) of receiving input training data vectors xi of a training set. The input training data vectors are typically derived from a set of features in a feature space. At step (37) the input data vectors are mapped into a multi- dimensional space. At step (39) a least squares problem, derived from a formulation of the SVM, is solved to determine which features comprising the training vectors are to be deemed significant. At step (41) decision parameters and vectors of the chosen decision machine, e.g. SVM, are determined using the features determined to be significant in step (39).

Cette invention concerne un procédé de réduction de caractéristiques dans un ensemble de formation pour une machine d'apprentissage telle qu'une machine à vecteurs de support (SVM). Dans un mode de réalisation, ce procédé englobe diverses opérations. A l'opération (35) sont reçus des vecteurs de données de formation d'entrée xi d'un ensemble de formation qui sont généralement tirés d'un ensembe de caractéristiques dans un espace de caractéristiques. A l'opération (37), lesdits vecteurs sont reportés dans un espace multi-dimensionnel. A l'opération (39) est résolu au moins un problème de carrés dérivé d'une formulation du SVM, dans le but de déterminer lesquelles parmi les caractéristiques comprenant les vecteurs de formation doivent être considérées comme importantes. L'opération (41) consiste à déterminer les paramètres de décision et les vecteurs de la machine à décision (SVM) choisie au moyen des caractéristiques jugées importantes à l'opération (39).

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