基于粒子群优化的生物组学数据分类模型选择

来源 :深圳大学学报(理工版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：t6293003

【摘要】

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针对生物组学数据普遍存在的高维小样本和样本分布不平衡问题,提出基于粒子群优化分类模型选择算法.该算法中粒子编码由样本平衡模型、特征选择模型和分类模型及超参数构成,

【作者】

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杨峻山纪震谢维信朱泽轩

【机构】

：

深圳大学信息工程学院,深圳大学计算机与软件学院

【出处】

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深圳大学学报(理工版)

【发表日期】

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2016年3期

【关键词】

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生物组学粒子群优化样本平衡特征选择分类模型模型选择数据挖掘 omics dataset particle swarm optimization da

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针对生物组学数据普遍存在的高维小样本和样本分布不平衡问题,提出基于粒子群优化分类模型选择算法.该算法中粒子编码由样本平衡模型、特征选择模型和分类模型及超参数构成,粒子种群以达到以生物组学数据最佳分类性能为目标,通过对粒子的速度和位置进行迭代更新,得到模型组合及超参数的最优解.在8组真实生物组学数据集上的实验结果表明,所提模型选择算法能够避免人为选择所带来的主观偏差,提高最佳分类性能和稳定性.

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