【摘 要】
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妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)是妊娠期严重危害母婴的并发症,原始的ICP数据集中含有大量的生物标志物信息,特征间通常会存在相关性,且不同妊娠结局间的人数差异较大。论文针对ICP数据集的高冗余和非平衡性,提出了一种新的特征选择算法—SC-ReliefF。SC-ReliefF算法在ReliefF的基础上,根据类内平均距离提出了新的样本选择方法,能很好地适应非平衡数据的特点;同时为了减少特征冗余,SC-ReliefF算法引入余弦相似度,将其作为特征冗余度的度量方式,提出一种去冗余方法,能够得到更小的特征子集。在
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,无锡市妇幼保健院
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(社会发展)项目(编号:BE2016630,BE2017628),无锡市卫生计生委科研项目(编号:Z201603)资助。
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妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)是妊娠期严重危害母婴的并发症,原始的ICP数据集中含有大量的生物标志物信息,特征间通常会存在相关性,且不同妊娠结局间的人数差异较大。论文针对ICP数据集的高冗余和非平衡性,提出了一种新的特征选择算法—SC-ReliefF。SC-ReliefF算法在ReliefF的基础上,根据类内平均距离提出了新的样本选择方法,能很好地适应非平衡数据的特点;同时为了减少特征冗余,SC-ReliefF算法引入余弦相似度,将其作为特征冗余度的度量方式,提出一种去冗余方法,能够得到更小的特征子集。在
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