A new feature selection approach based on ensemble methods in semi-supervised classification

Vincent Barra; Nesma Settouti; Mohamed Amine Chikh

doi:10.1007/s10044-015-0524-9

Article Dans Une Revue Pattern Analysis and Applications Année : 2017

A new feature selection approach based on ensemble methods in semi-supervised classification

(1) , (2) ,

1
2

Vincent Barra

Fonction : Auteur
PersonId : 171668
IdHAL : vincent-barra
ORCID : 0000-0002-8975-222X
IdRef : 150156243

Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes

CV

Nesma Settouti

Fonction : Auteur
PersonId : 1251071
IdHAL : nesma-settouti
ORCID : 0000-0003-0460-9713

Laboratoire Génie BioMédical [Tlemcen]

CV

Mohamed Amine Chikh

Fonction : Auteur

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Apprentissage [cs.LG]

Vincent BARRA : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://uca.hal.science/hal-01621751

Soumis le : lundi 23 octobre 2017-17:48:13

Dernière modification le : jeudi 26 octobre 2023-16:23:14

Dates et versions

hal-01621751 , version 1 (23-10-2017)

Identifiants

HAL Id : hal-01621751 , version 1
DOI : 10.1007/s10044-015-0524-9

Citer

Vincent Barra, Nesma Settouti, Mohamed Amine Chikh. A new feature selection approach based on ensemble methods in semi-supervised classification. Pattern Analysis and Applications, 2017, 20 (3), pp.673 - 686. ⟨10.1007/s10044-015-0524-9⟩. ⟨hal-01621751⟩

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