【摘 要】
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基因表达谱数据具有高维度、低样本和连续型等特点,建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出一组能够决定癌症基因样本类别的特征基因.传统的特征选择方法在处理连续型数据时要进
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
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基因表达谱数据具有高维度、低样本和连续型等特点,建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出一组能够决定癌症基因样本类别的特征基因.传统的特征选择方法在处理连续型数据时要进行离散化,这可能会丢失一些重要信息,导致分类精度下降.针对上述问题,本文提出一种改进的Relief算法,并利用该算法对基因进行排序生成候选特征集合,然后引入能直接处理连续型数据的邻域粗糙集属性约简模型,提出一种基于邻域粗糙集和粒子群优化的特征基因选择算法.实验结果表明,该算法可快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类效果.
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