一種面向高維微陣列數據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據分析的重要工具，特征選擇算法的分類性能和穩(wěn)定性對微陣列數據分析至關重要。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據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系數評估候選基因與區(qū)分基因的相關性，生成多個相關基因子集，最后，通過集成學習技術整合多個相似基因子集。實驗結果表明，本文提出的集成特征選擇算法的分類性能以及穩(wěn)定性在多數情況下均優(yōu)于只選擇單個基因子集的方法。
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