SVM-RFE算法演示 为了演示SVM-RFE在R语言中的应用,我们首先生成一组模拟的医学数据,包含40个特征和100个样本,其中20个样本为健康组,80个样本为疾病组。 # 生成模拟数据set.seed(123)n<-100p<-40data<-data.frame(matrix(rnorm(n*p),n))colnames(data)<-paste("Gene",1:p,sep=
设置参数少,只需要输入有分类信息的基因表达数据,代码将自行执行序列后向选择算法,对每个特征进行得分进行排序并输出格式为CSV表格,同时还可以绘制特征的真实值和错误率变化曲线图。 使用方法: Rscript SVMRFE.R -input= 参数说明: USAGE: SVMRFE.R-input= PARAMETERS: -inputthe expression data,the first column...
我使用这个源代码中的R代码来实现SVM-RFE算法,但我做了一个小的修改,以便r代码使用gnum库。survivingFeaturesIndexes = survivingFeaturesIndexes[-ranking[1]]) } 该函数接收作为x input的matrix和作为y的input的factor。我对一些数据使用 浏览90提问于2016-08-11得票数 1 回答已采纳 1回答 特征选择SVM-递归特征...
SVM-RFE matlab代码 functionr=SVMRFE(label,data) %SVM-RFE %SVMRecursiveFeatureElimination(SVMRFE) %byliyang@BNUMath %Email:patrick.lee@foxmail.com %lastmodified2010.09.18 %% n=size(data,2); s=1:n; r=[]; iter=1; while~isempty(s) %ifmod(iter,10)==0 %str=['===',num2str(iter),...
设置参数少,只需要输入有分类信息的基因表达数据,代码将自行执行序列后向选择算法,对每个特征进行得分进行排序并输出格式为CSV表格,同时还可以绘制特征的真实值和错误率变化曲线图。 使用方法: RscriptSVMRFE.R -input= 参数说明: USAGE: SVMRFE.R-input= PARAMETERS...
本文探讨了利用余弦相似度算法实现文章自动摘要的方法，该方法通过对文章分句并计算余弦相似度，从而找出与...
2,…n]Featurerankedlistr=[]SVMRFE Repeatuntils=[]X=X0(:,s)a=SVM-train(X,y)w=akykxkci=(wi)2,forallif=argmin(c)r=[s(f),r]s=s(1:f-1,f+1:length(s))End SVMModel Minimizeoverak:J(1/2)yhykahak(xhxkhk)ak hkk Subjectto:0akC ...
https://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-the-caret-r-package/machinelearningmastery.com/feature-selection-with-the-caret-r-package/ 特征选择:SVM-RFE - 恒诺新知www.weinformatics.cn/1b2d0fa5f7/ 示例代码: ### # SVM-RFE算法 ### set.seed...
主成分分析的基本计算过程是:算法:主成分分析(Principal Component Analysis) 输入:数据集D拥有刀个样本p个特征,D={K,圪,...,圪),贡献度Contribute 输出:降维后的主成分矩阵PCA D(n×r) 过程开始 (1)求D的均值向量j=∞,X2,...芦p),其大小是(1xp); (2)去中心化,得Dk{K--Xl,圪--X2,...,名...
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