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| ReliefF和APSO混合降维算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.中国计量大学信息工程学院 |
| 摘 要： | 降维与分类一直是机器学习的研究热点,在很多领域有着成功的应用.针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题,现提出一种基于Relief F和自适应粒子群(APSO)优化的混合降维算法.即先通过Relief F和APSO算法选择特征子集,然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类,最后通过循环迭代得到最优的分类精度.实验证明,混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定,它适用于基因表达数据降维. |
| 关 键 词： | ReliefF算法 APSO算法 降维 基因表达数据 |
A hybrid dimension reduction algorithm on ReliefF and APSO |
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