SVM-RFE(support vector machine-recursive feature elimination) 是基于支持向量机的机器学习方法,在生物信息学中,我们可以利用此方法对我们的差异分析后的差异基因表达矩阵进行基因的特征提取,根据自身设置分组变量的不同,最终达到通过SVM产生的特征向量来寻找最佳变量的目的,也就是利用机器学习的方法筛选特征基因,这些...
这个mRFE 依赖软件包 SVM-RFE,进一步优化而得到了多重 SVM-RFE if(!require(SVM-RFE)) devtools::install_github("llrs/SVM-RFE") install.packages('e1071') 加载mRFE,这个软件包需要在github上下载源代码https://codeload.github.com/johncolby/SVM-RFE/zip/refs/heads/master,然后 source(),即可使用了。
这个方法,正是支持向量机递归特征消除法(简称SVMRFE)。 SVMRFE就像一个精明的厨师,他有一双慧眼,能快速找到菜品中最重要的原料。假设你现在有一堆食材,厨师会先把所有食材都试着放进去看看。结果可能是,某些食材加进去后,味道真的没有起到什么作用,甚至反而掩盖了其他更重要的食材的味道。于是厨师就会把这些没用...
特征选择:使用SVM-RFE算法对输入特征进行排序和选择。SVM-RFE是一种递归特征消除算法,它通过反复训练支持向量机(SVM)模型,并剔除最不重要的特征,直到达到指定的特征数量或达到某个停止准则。 特征提取:使用SVM-RFE选择的特征作为输入,从训练数据集中提取这些特征。 神经网络构建:构建一个BP神经网络模型,该模型具有适当...
支持向量机递归特征消除(简称SVM-RFE)是由Guyon等人在对癌症分类时提出来的,最初只能对两类数据进行特征提取。它是一种基于Embedded方法。支持向量机广泛用于模式识别,机器学习等领域,SVM采用结构风险最小化原则,同时最小化经验误差,以此提高学习的性能。
第一列应该包含真实的类标签，因素特征需要编码为多个数字“虚拟”特征。在实例操作中，首先表明使用k=10作为mSVM-RFE的“多重”部分的k-fold交叉验证。要使用标准SVM-RFE，可以设置k=1。重要的是要注意“二分之一”参数，这允许在每轮中将特征切成两半，而不是一个接一个。这对于具有大量特征的数据...
于类别的基因选择过程,并据此提出一种新的SVM—RFE设计方法。8个癌症和肿瘤基因表达谱数据上的实验结果证明了新方法 优于另两种递归特征消除方法,为每一类单独寻找最优基因,能够得到更高的分类准确率。 关键词:基因表达谱;多分类问题;基因选择;支持向量机 ...
# Define the control parameters for SVM-RFE ctrl <- rfeControl(functions = caretFuncs, method = "cv", number = 10) # Train the SVM model using SVM-RFE set.seed(123) f = "svmsonar.Rdata" if(!file.exists(f)){ svm_rfe_model <- rfe(x = train[, -ncol(train)], y = train$Cl...
【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) .该算法通过特征排序算法去除大量无关基因,利用 K均值聚类算法将相似基...
基于支持向量机的递归特征消除(SVM-RFE)是目前最主流的基因选择方法之一,是为二分类问题设计的,对于多分类问题必须要进行扩展.从帕累托最优(Pareto Optimum)的概念出发,阐明了常用的基因选择方法在多分类问题中的局限性,提出了基于类别的基因选择过程,并据此提出一种新的SVM-RFE设计方法.8个癌症和肿瘤基因表达谱数据...