肿瘤特征基因选择的互信息最值过滤原则与粒子群优化算法

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基因数据小样本、高维数、高冗余的特点常导致特征基因选择出现"维数灾难"和"过拟合",针对这一问题,提出一种特征基因提取算法——互信息最值过滤原则-惯性权重粒子群优化(MIMVFC-IWPSO)算法。首先,借鉴过滤法的思路,通过计算互信息指标,依据互信息最值过滤原则(MIMVFC)获得特征基因候选子集(FGCS),缩小分类操作的范围,提高特征基因被覆盖的概率;接着,对粒子群优化(PSO)算法进行改进,引入惯性权重实现自调节可变惯性权重粒子群优化(IWPSO)算法,使得在算法迭代初期有着快速的全局优化能
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