發(fā)布時間：2024-03-16 11:30

　　過濾式特征選擇是一種在基因表達(dá)數(shù)據(jù)上廣泛使用且簡單有效的方法。針對其特征子集冗余性問題,使用皮爾遜相關(guān)系數(shù),提出一種帶冗余去除的特征選擇算法。研究了在不同相關(guān)強(qiáng)度下特征子集冗余去除及分類準(zhǔn)確度效果。實(shí)驗(yàn)選用三個不同的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集,使用支持向量機(jī)、k近鄰、隨機(jī)森林作為分類器分別進(jìn)行了測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,帶冗余去除的過濾式特征選擇方法在不同分類器上均能獲得良好的分類性能,另外,此方法在降低特征子集維度的同時能夠提高分類準(zhǔn)確度。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
一、引 言
二、過濾式特征選擇的統(tǒng)計(jì)方法
    (一) t檢驗(yàn)
    (二) 秩和檢驗(yàn)
三、特征子集的冗余去除模型
    (一) 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
    (二) 冗余去除模型
四、帶冗余去除的特征基因選擇算法
    (一) 特征選擇算法
    (二) 冗余去除算法
五、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
    (一) 特征選擇結(jié)果
    (二) 冗余去除效果
    (三) 分類準(zhǔn)確度
六、結(jié) 語



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