一種面向高維微陣列數(shù)據(jù)的集成特征選擇算法
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標簽：選擇算法(8913)
特征選擇算法是微陣列數(shù)據(jù)分析的重要工具，特征選擇算法的分類性能和穩(wěn)定性對微陣列數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。為了提高特征選擇算法的分類性能和穩(wěn)定性，提出一種面向高維微陣列數(shù)據(jù)的集成特征選擇算法來彌補單個基因子集信息量的不足，提高基因特征選擇算法的分類性能和穩(wěn)定性。該算法首先采用信噪比方法選擇若干區(qū)分基因；然后對每個區(qū)分基因利用條件信息相關(guān)系數(shù)評估候選基因與區(qū)分基因的相關(guān)性，生成多個相關(guān)基因子集，最后，通過集成學習技術(shù)整合多個相似基因子集。實驗結(jié)果表明，本文提出的集成特征選擇算法的分類性能以及穩(wěn)定性在多數(shù)情況下均優(yōu)于只選擇單個基因子集的方法。
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