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Cluster Computing

Erschienen in:

28.03.2018

An ACO–ANN based feature selection algorithm for big data

verfasst von: R. Joseph Manoj, M. D. Anto Praveena, K. Vijayakumar

Erschienen in: Cluster Computing | Sonderheft 2/2019

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Abstract

Feature selection is the approach of choosing subset of given dataset based on some feature. It can be used to minimize dimensions of the huge data set. So that it removes unnecessary data in the data source and produces prediction or output accurately in big data analytics. In the proposed work, feature selection algorithm process is implemented for text categorization using the algorithms ant colony optimization (ACO) and artificial neural network (ANN). This hybrid approach simulated using Reuter’s data set and proved its efficiency.

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Titel: An ACO–ANN based feature selection algorithm for big data
verfasst von: R. Joseph Manoj
M. D. Anto Praveena
K. Vijayakumar
Publikationsdatum: 28.03.2018
Verlag: Springer US
Erschienen in: Cluster Computing / Ausgabe Sonderheft 2/2019
Print ISSN: 1386-7857
Elektronische ISSN: 1573-7543
DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-018-2550-z

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