【摘 要】
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针对基因表达谱数据高维度、低样本和数值型的特点，为了选出对分类有用的特征基因，提出了一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法．该方法首先基于邻域互信息最
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,智慧商务与物联网技术河南省工程实验室,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
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针对基因表达谱数据高维度、低样本和数值型的特点，为了选出对分类有用的特征基因，提出了一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法．该方法首先基于邻域互信息最大化对基因进行排序，然后选择出排序在前且冗余较少的基因构成初选特征基因集合，最后用初选特征基因集合对粒子群优化算法的部分种群进行初始化，能较快的搜寻到较优的特征基因子集．实验结果表明，该算法可快速有效地选择特征基因，并获得较高的分类精度．
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