Discussion :

[soniaIRM]

Bonjour:
j'ai besoin d'utiliser l'algorithme Relieff pour la réduction de dimension (feature selection).

Pour cela j'ai choisi d'utiliser la fonction relieff dans matlab 2012 http://www.mathworks.com/help/toolbo...s/relieff.html!!!
Syntax

[RANKED,WEIGHT] = relieff(X,Y,K)

[RANKED,WEIGHT] = relieff(X,Y,K) computes ranks and weights of attributes (predictors) for input data matrix X and response vector Y using the ReliefF algorithm for classification or RReliefF for regression with K nearest neighbors. For classification, relieff uses K nearest neighbors per class. RANKED are indices of columns in X ordered by attribute importance, meaning RANKED(1) is the index of the most important predictor. WEIGHT are attribute weights ranging from -1 to 1 with large positive weights assigned to important attributes.

If Y is numeric, relieff by default performs RReliefF analysis for regression. If Y is categorical, logical, a character array, or a cell array of strings, relieff by default performs ReliefF analysis for classification.

Attribute ranks and weights computed by relieff usually depend on K. If you set K to 1, the estimates computed by relieff can be unreliable for noisy data. If you set K to a value comparable with the number of observations (rows) in X, relieff can fail to find important attributes. You can start with K = 10 and investigate the stability and reliability of relieff ranks and weights for various values of K.

Ma question est comment choisir le vecteur de réponse Y (response vector)???

Merci d'avance

[Alexis.M]

Je ne connais pas cet algo mais clairement il faut choisir comme une grandeur que tu veux pouvoir prédire ensuite.

Attention réduction de dimension et séléction de features c'est lié mais ce n'est pas la même chose. Dans un cas tu projettes vers un espace de dimension plus petite (x' = Ax ou A est une matrice rectangulaire et dense)
dans l'autre cas tu ignores certaines composantes (x' = Bx ou B est une matrice rectangulaire avec un 1 par ligne et tout le reste à 0).

Tu peux également utiliser des méthodes parcimonieuses (régularisation L1),
pour faire de la sélection de "features".

L'utilisation de l'algo est-elle imposée ou est-ce seulement celui que tu avais choisi pour effectuer la tâche que tu as à faire ?