Minimising redundancy, maximising relevance: HRV feature selection for stress classification

最小冗余特征选择 特征选择 冗余(工程) 计算机科学 预处理器 人工智能 维数之咒 数据挖掘 模式识别(心理学) 降维 特征(语言学) 机器学习 语言学 哲学 操作系统
作者
Isibor Kennedy Ihianle,Pedro Machado,Kayode Owa,David Ada Adama,Richard I. Otuka,Ahmad Lotfi
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:239: 122490-122490 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.122490
摘要

Heart rate variability serves as a valuable indicator and biomarker for stress detection and monitoring. Feature selection, which aims to identify relevant features from a large set of variables, is a crucial preprocessing step towards this. However, this task becomes challenging due to high dimensionality and the presence of irrelevant and redundant attributes. The Minimum Redundancy and Maximum Relevance (mRMR) feature selection method addresses this challenge by selecting relevant features while controlling redundancy. This paper presents extensions and evaluated versions of the mRMR feature selection methods for stress detection using Heart Rate Variability (HRV) measures. The proposed feature selection methods extend the traditional mRMR by replacing the Pearson correlation redundancy with non-linear feature redundancy measures capable of capturing more complex relationships between variables. An extensive empirical evaluation is conducted on the proposed mRMR extensions, comparing them with four other baseline feature selection methods using three publicly available datasets. The experimental results demonstrate the effectiveness of incorporating the non-linear feature redundancy measure into the feature selection process.
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