@article { author = {Hashemi, Amin and Dowlatshahi, Mohammad Bagher and Nezamabadi-pour, Hossein}, title = {Minimum redundancy maximum relevance ensemble feature selection: A bi-objective Pareto-based approach}, journal = {Journal of Soft Computing and Information Technology}, volume = {12}, number = {1}, pages = {20-28}, year = {2023}, publisher = {Babol Noshirvani University of Technology}, issn = {2383-1006}, eissn = {2588-4913}, doi = {}, abstract = {- Ensemble feature selection methods are used to improve the robustness of feature selection algorithms. These approaches are a combination of several feature selection methods to achieve the final ranking of features. The reason for using such approaches is derived from the fact that the variety of different methods is more effective than only one method. Each feature selection algorithm may find feature subsets that can be considered local optima in the feature subsets space. Ensemble feature selection is a solution to address this problem. In this paper, we have proposed a bi-objective feature selection algorithm based on Pareto-based ranking. The maximum relevancy and minimum redundancy are considered as our two objectives. Both of the objectives are obtained by the ensemble of three feature selection methods. The final evaluation of features is according to a bi-objective optimization process and the crowding distance of features in this space for ranking the features. The proposed method results are compared with recent ensemble feature selection algorithms and simple feature selection algorithms. The results show that our classification accuracy method is superior to other similar methods and performs in a short time.}, keywords = {Ensemble feature selection,Pareto-based Ranking,Bi-objective Optimization,Crowding distance}, title_fa = {انتخاب ویژگی شورایی مبتنی بر حداقل افزونگی، حداکثر همبستگی: یک رویکرد دو هدفه بر اساس مفهوم غلبه پارتو}, abstract_fa = {برای بهبود الگوریتم‌های انتخاب ویژگی، روش‌های شورایی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این رویکردها نتایج چندین روش انتخاب ویژگی با هم ترکیب می‌شوند تا مجموعه ویژگی نهایی حاصل شود. انتخاب ویژگی شورایی بر اساس این حقیقت است که تنوع روش‌های انتخاب ویژگی بهتر از تنها یک روش عمل می‌کند. هر الگوریتم انتخاب ویژگی ممکن است یک اپتیموم محلی را در فضای ویژگی‌ها در نظر بگیرد. در نتیجه روش‌های انتخاب ویژگی شورایی برای حل این مشکلات مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این مقاله ما یک الگوریتم انتخاب ویژگی شورایی بر اساس رتبه‌دهی مبتنی بر مفهوم غلبه پارتو برای بهبود دقت دسته‌بندی روش‌های انتخاب ویژگی شورایی حاضر و روش‌های پایه انتخاب ویژگی ارائه داده‌ایم. این روش با استفاده از یک فرآیند بهینه‌سازی دو‌هدفه و مفهوم فاصله ازدحام، ویژگی‌ها در این فضا و در نظر گرفتن میزان همبستگی با برچسب کلاس و نیز افزونگی هر ویژگی به رتبه‌دهی آنها می پردازد. ما این روش را با روش‌های انتخاب ویژگی شورایی جدید و الگوریتم‌های پایه انتخاب ویژگی مقایسه کرده‌ایم. نتایج نشان‌دهنده برتری روش در معیار دقت دسته‌بندی است و همچنین در زمان کوتاه‌تری نسبت به سایر روش‌ها اجرا می‌شود.}, keywords_fa = {انتخاب ویژگی شورایی,فاصله ازدحامی,بهینه‌سازی دو هدفه,رتبه‌دهی مبتنی بر مفهوم غلبه پارتو}, url = {https://jscit.nit.ac.ir/article_138958.html}, eprint = {https://jscit.nit.ac.ir/article_138958_3e0d31e1624fd512b8d17ab257a52532.pdf} }