dor_id: 45826

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Scopus, Directory of Open Access Journals (DOAJ); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Google Scholar Citation

561.#.#.u: https://www.icat.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

351.#.#.b: Journal of Applied Research and Technology

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/77/76

100.1.#.a: Polat, Ö.

524.#.#.a: Polat, Ö. (2015). A robust regression based classifier with determination of optimal feature set. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 13 Núm. 4. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/45826

245.1.0.a: A robust regression based classifier with determination of optimal feature set

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

264.#.0.c: 2015

264.#.1.c: 2015-08-01

653.#.#.a: Classification; Robust regression; Optimization

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

884.#.#.k: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/77

001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/77

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: This paper proposes a robust regression approach for different classification problems using determination of optimal feature set values. Three different data sets are used to test and evaluate the proposed algorithm. In robust regression stage, the number of vector of regression coefficients is equal to the number of attributes in classification application. In optimization stage, the optimum values of the each of features in classification problem are determined by using genetic algorithm. The high classification accuracy with low number of reference data is the valuable property of proposed method. Simulation results show that proposed classification approach based on robust regression has high accuracy rate. All Rights Reserved © 2015 Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico. This is an open access item distributed under the Creative Commons CC License BY-NC-ND 4.0.

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 13 Núm. 4

773.1.#.o: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

264.#.1.b: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

doi: https://doi.org/10.1016/j.jart.2015.08.001

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856.#.0.q: application/pdf

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Artículo

A robust regression based classifier with determination of optimal feature set

Polat, Ö.

Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM

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Procedencia del contenido

Cita

Polat, Ö. (2015). A robust regression based classifier with determination of optimal feature set. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 13 Núm. 4. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/45826

Descripción del recurso

Autor(es)
Polat, Ö.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ingenierías
Título
A robust regression based classifier with determination of optimal feature set
Fecha
2015-08-01
Resumen
This paper proposes a robust regression approach for different classification problems using determination of optimal feature set values. Three different data sets are used to test and evaluate the proposed algorithm. In robust regression stage, the number of vector of regression coefficients is equal to the number of attributes in classification application. In optimization stage, the optimum values of the each of features in classification problem are determined by using genetic algorithm. The high classification accuracy with low number of reference data is the valuable property of proposed method. Simulation results show that proposed classification approach based on robust regression has high accuracy rate. All Rights Reserved © 2015 Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico. This is an open access item distributed under the Creative Commons CC License BY-NC-ND 4.0.
Tema
Classification; Robust regression; Optimization
Idioma
eng
ISSN
ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

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