#支持向量机递归特征消除代码#导入必要的库from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import SVC#初始化SVM分类器svc = SVC(kernel="linear")#初始化RFE对象rfe = RFE(estimator=svc, n_features_to_select=5, step=1)#拟合RFErfe.fit(X_train, y_train)#选择最重要的特征selected_featu...
先大体看一下,发现大概可以用一条线来分开。然后就用线性可分支持向量机这个模型来找到这条线。当然也可以用感知机去找。 感知机是从初值开始,选择误分类点,一步一步的来找分离超平面的。找到一个就停止寻找了。分离超平面可以有无数个,所以感知机只是找到其中的一个。但这个分离超平面能把训练数据集完全分开。
基于支持向量机递归特征消除和特征聚类的致癌基因选择方法 叶小泉;吴云峰 【摘要】癌症通常由基因发生突变引起,因此从大量基因中有效地识别出少量致癌基因具有重要意义 .针对基因表达谱数据高维小样本的特点,将支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和特征聚类算法相结合,提出一种新的基因选择方法:K类别SVM-RFE(K-SVM-RFE...
在季节性降水及水库水位变化的影响下,部分山体会产生滑坡,滑坡位移的累积位移-时间曲线表现为明显的"阶跃型"动态变形特征.针对阶跃型滑坡位移,提出基于递归特征消除(RFE)算法的粒子群优化算法(PSO)-支持向量机回归(SVR)阶跃型滑坡位移预测模型,并以新铺滑坡为例展开研究.探究了滑坡位移数据的异常值剔除及缺失值填充方...
基于支持向量机递归特征消除和特征聚类的致癌基因选择方法