【摘 要】
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针对肿瘤基因数据高维、小样本的特点,引入误分类代价,基于混沌遗传算法提出一种代价敏感特征选择算法。结合误分类代价矩阵与分类精度,构建基于最近邻的代价敏感特征选择适
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,山西职工医学院网络信息中心,中国农业银行山西省分行科技与产品管理部
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针对肿瘤基因数据高维、小样本的特点,引入误分类代价,基于混沌遗传算法提出一种代价敏感特征选择算法。结合误分类代价矩阵与分类精度,构建基于最近邻的代价敏感特征选择适应度函数,在降低特征选择总成本的同时权衡代价成本与分类精度,采用混沌遗传算法提高搜索效率,提升算法性能。将该方法应用于肿瘤基因数据进行有效性验证,实验结果表明,该算法降低了特征空间维数,有效提高了肿瘤的分类性能。
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