RFE就是递归特征消除，从成本函数中选取与正确分类有重要贡献的特征，剔除无效特征，减少模型冗余和训练...
SVM-RFE算法是一种基于支持向量机(Support Vector Machine)和递归特征消除(Recursive Feature Elimination)的特征选择算法。它通过逐步剔除对分类结果影响较小的特征,从而提高模型的性能和泛化能力。 在R语言中,可以使用caret包来实现SVM-RFE算法。caret包是一个功能强大的R包,提供了许多机器学习算法的实现和工具函数。
利用有限的基因芯片数据识别结肠癌特征基因集合, 对该疾病的临床诊断和生物医学研究起到有益的参考和借鉴作用. 针对该问题, 首先提出一种滤除分类无关基因的新方法――相似贡献度方法, 然后采有支持向量机递归特征消去方法(SVM-RFE)得到候选特征基因子集, 最后利用支持向量机(SVM)分类方法, 以训练集和测试集的错误...
对该疾病的临床诊断和生物医学研究起到有益的参考和借鉴作用.针对该问题,首先提出一种滤除分类无关基因的新方法——并目似贡献度方法,然后采有支持向量机递归特征消去方法(SVM.RFE)得到候选特征基因子集,最后利用支持向量机(SVM)分类方法,以训练集和测试集的错误分类数两个指标为依据,选取得到最优特征基因集.应用...
基于相似贡献度和SVM-RFE方法的特征基因选取 徐妙志;郭龙;刘德浩;徐全智 【摘要】利用有限的基因芯片数据识别结肠癌特征基因集合,对该疾病的临床诊断和生物医学研究起到有益的参考和借鉴作用.针对该问题,首先提出一种滤除分类无关基因的新方法——相似贡献度方法,然后采有支持向量机递归特征消去方法(SVM-RFE)得到候选...
(Normal Controls,NC),论文实现了一种基于SVM-RFE和MRMR的AD MRI医学图像分类方法VTSRM.该方法首先提取出MRI医学图像的纹理特征和形态学特征,然后利用基于支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)和最小冗余最大相关(MRMR)技术的特征选择算法SRM选择出最优特征子集,并使用SVM分类算法对AD,MCI,NC进行分类.美国公共阿尔...
基于SVM-RFE和小波变换的可编程智能控制器故障诊断数据预处理和特征工程软件是由中国三峡建工(集团)有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1673143,属于分类,想要查询更多关于基于SVM-RFE和小波变换的可编程智能控制器故障诊断数据预处理和特征工程软件著作
摘要 本发明属于数据挖掘、生物信息学技术的交叉领域,涉及一种基于SVM-RFE和重叠度的特征选择方法。首先基于训练样本X和当前特征集合F,屏蔽那些Nr(xi)>0的样本,并且最多屏蔽每类样本数的1/3,则剩余样本为Xt。然后基于当前特征集合F和训练集合Xt,构建SVM分类模型,得出d折交叉验证的分类准确率,然后计算出在当前特征...
特征选择*基于和的组合式ReliefSVM-RFESNP吴红霞,吴悦,刘宗田,雷州(上海大学计算机工程与科学学院,上海200072)摘要:针对SNP的全基因组关联分析面临SNP数据的高维小样本特性和遗传疾病病理的复杂性两大难点,将特征选择引入SNP全基因组关联分析中,提出基于Relief和SVM-RFE的组合式SNP特征选择方法。该方法包括两个阶段:Filt...
1.一种基于SVM-RFE和重叠度的特征选择方法,其特征在于以下步骤: (1)当前训练样本集合X,迭代删除特征比为t,当前特征集合为F;初始时,F包含所有特征,FS为空,交叉验证倍数为d,初始准确率c_acc=0.0,初始重叠度c_oa=0.0; (2)如果当前特征集合F不为空,对于每一类样本集X j ={x|x∈X,Label(x)=j}统计该类...