基因表达数据的特征选择及其识别算法研究
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作者陆慧娟，严珂
出版社科学出版社
ISBN9787030519610
出版时间2018-01
装帧平装
开本其他
定价48元
货号25094724
上书时间2024-11-01
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导语摘要
为了有效处理基因表达数据，本书从数据集和分类器两个方向入手进行讨论。在数据集方面，采用不同算法进行特征选择，选择与分类目标密切相关的基因提高分类器模型的泛化性能。在分类器方面构建训练集，利用集成方法提高旋转森林的分类精度和稳定性：利用改进后的粒子群算法优化核超限学习机的内权参数，提高分类器的分类精度：根据输出不一致测度，进行相异性集成，提高分类模型的分类精度和稳定性：通过在超限学习机模型中嵌入误分代价因素，实现对肿瘤的代价敏感分类。本书从机器学习的视角，提出了若干前沿的特征选择与分类算法，为后续基因表达数据识别的相关研究奠定了基础。
内容摘要
为了有效处理基因表达数据，本书从数据集和分类器两个方向入手进行讨论。在数据集方面，采用不同算法进行特征选择，选择与分类目标密切相关的基因提高分类器模型的泛化性能。在分类器方面构建训练集，利用集成方法提高旋转森林的分类精度和稳定性：利用改进后的粒子群算法优化核超限学习机的内权参数，提高分类器的分类精度：根据输出不一致测度，进行相异性集成，提高分类模型的分类精度和稳定性：通过在超限学习机模型中嵌入误分代价因素，实现对肿瘤的代价敏感分类。本书从机器学习的视角，提出了若干前沿的特征选择与分类算法，为后续基因表达数据识别的相关研究奠定了基础。
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