本文關(guān)鍵詞：生物信息學(xué)中的特征選擇　出處：《太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：回顧了特征選擇的主要原理及其在生物信息學(xué)中的最新應(yīng)用。我們將特征選擇看作組合優(yōu)化或搜索問題,將特征選擇法分為窮舉搜索法、啟發(fā)式搜索法以及混合法,其中啟發(fā)式搜索法可以被進(jìn)一步分為是否結(jié)合數(shù)據(jù)特征重要程度的排序,這樣比常規(guī)對特征選擇方法以濾波、封裝和嵌入式的分類更為合理。
[Abstract]:The main principles of feature selection and its recent applications in bioinformatics are reviewed. We regard feature selection as a combinatorial optimization or search problem and divide feature selection into exhaustive search methods. Heuristic search method and hybrid method, where heuristic search method can be further divided into whether to combine the importance of data features ranking, which is more important than the conventional feature selection method to filter. Encapsulation and embedded classification are more reasonable.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號】：Q811.4;TP18
【正文快照】： 在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)量、尤其是特征維度高速增大。當(dāng)數(shù)據(jù)存在無關(guān)項(xiàng)或冗余項(xiàng)時(shí),會大大降低學(xué)習(xí)算法的精度和效率。有時(shí)由于數(shù)據(jù)規(guī)模的增加甚至可導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘算法完全失效,這種情況在生物信息學(xué)中尤為突出[1-6]。LANGLEY et[7-8]指出,不相關(guān)特征使學(xué)習(xí)算法的預(yù)測精確度下降

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本文編號：1404241