ReliefSD: Selecting Numerical Features for Fast Subgroup Discovery
Author:
Affiliation:
1. College of Computer and Data Science, Fuzhou University,Fuzhou,P. R. China,350108
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/9901509/9901494/09902132.pdf?arnumber=9902132
Reference14 articles.
1. Ensemble‐ and distance‐based feature ranking for unsupervised learning
2. Making CN2-SD subgroup discovery algorithm scalable to large size data sets using instance selection
3. Relevancy in Constraint-Based Subgroup Discovery
4. Efficient redundancy reduced subgroup discovery via quadratic programming
5. Anytime discovery of a diverse set of patterns with Monte Carlo tree search
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