通过最终学习器得到的结果来决定特征选择,时间开销大,需要采用适当停止策略。 随机选择特征子集,用交叉验证计算误差,把误差更小或者误差近似但特征数更少的特征子集保留下来。 子集搜索采用随机策略(拉斯维加斯方法) 嵌入式选择 与用于预处理的特征选择不同,嵌入式选择是与机器学习算法结合在一起的,在执行算法的过程中...
生成适应模型的最优特征子集,并将SVM作为基学习器与Ada Boost算法有效集成,提高诊断性能.首先对LW30-252型SF6高压断路器典型6种工况的合闸振动信号提取特征,构成原始特征空间,然后利用AM-ReliefF特征选择算法构造与集成SVM模型匹配的最优特征子集,最后用集成SVM模型进行故障诊断.与原始特征下单一SVM算法对比,所提方法使...
结合ReliefF与支持向量机的特征选择方法研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
本发明涉及一种基于改进ReliefF的癌症组学特征选择算法提高预后预测精度系统、方法、设备及介质,属于生物医学技术领域。本发明基于改进ReliefF的癌症组学特征选择算法提高三种癌症的预后预测精度,在特征选择部分,提出了引入差异系数,在扩大相似样本与差异样本之间差异的
一种基于PCA和ReliefF的特征选择方法
摘要 如何减少样本的训练测试时间,提高分类精度是有效特征选择方法研究的重要方面.提出了一种结合PCA和ReliefF的特征选择算法.该算法选择出了最具有代表性的特征,构成有效特征子集,实现了特征降维.同时,较PCA-GA方法,该算法具有简单... 关键词特征选择 ...
8、本发明的基于改进relieff的癌症组学特征选择算法提高预后预测精度的系统及方法主要解决的问题如下:(1)传统的机器学习算法在处理组学数据过程中存在数据冗余、数据高维等问题,均对癌症预后预测造成干扰。(2)为了解决组学数据中出现的高维高噪声的问题,提出了引入差异系数,在扩大相似样本与差异样本之间差异的同时提高特征...
可利用对称不确定性以度量变量间的线性和非线性相关性.实验使用U C I和A S U 上的4 个数据集分析比较M BFSU -R eliefF、R eliefF、马尔科夫毯过滤和其他多种F ilte r方法,使用朴素贝叶斯和SVM两种分类器对特征选择方法选取的特征优劣进行评价,实验结果表明,M BFSU -R eU efF方法较其他方法具有较高的...
本发明提供一种基于精英花授粉算法和ReliefF的有效混合特征选择方法.该方法包括:步骤1,采用基于ReliefF特征排序和随机化的双初始种群策略对由M个个体组成的种群进行初始化;步骤2,采用二元精英花授粉算法更新种群,并计算种群中每个个体的适应度值,得到种群中的全局最优解;步骤3,采用禁忌搜索算法搜索全局最优解的邻域...
提出一种新型的基于改进ReliefF的无监督特征选择方法UFS-IR.由于ReliefF类算法存在小类样本抽样概率低,无法删除冗余特征的缺陷,该方法以DBSCAN聚类算法指导分类,通过改进抽样策略,使用调整的余弦相似度度量特征间的相关性作为去冗余的凭据.实验表明UFSIR可以有效缩减数据维度的同时保证特征子集的最大相关最小冗余性,具有...