發(fā)布時(shí)間：2022-11-03 19:03

　　針對(duì)準(zhǔn)確率不適于評(píng)價(jià)不平衡數(shù)據(jù)特征子集性能的缺陷,提出了F2-measure（簡(jiǎn)稱F2）準(zhǔn)則.為避免mRMR（minimal Redundancy-Maximal Relevance）的互信息方法傾向于選擇多值特征,提出了歸一化互信息SU（Symmetrical Uncertainty）.針對(duì)最大化AUC（Area Under an ROC Curve）框架下,特征選擇算法的特征與類標(biāo)相關(guān)性、特征間相關(guān)性的取值范圍（量綱）不一致問(wèn)題,提出了歸一化的特征權(quán)重.為加快特征選擇過(guò)程,提出了結(jié)合SU和AUC的特征預(yù)選擇,縮小特征搜索空間.提出動(dòng)態(tài)加權(quán)順序前向搜索DWSFS（Dynamic Weighted Sequential Forward Search）和動(dòng)態(tài)加權(quán)順序前向浮動(dòng)搜索DWSFFS（Dynamic Weighted Sequential Forward Floating Search）,以期得到分類性能更好的特征子集.基于最大化AUC和mRMR框架,結(jié)合上述創(chuàng)新點(diǎn),設(shè)計(jì)出16種特征選擇算法.7個(gè)經(jīng)典二類不平衡基因數(shù)據(jù)集、3個(gè)多類不平衡（或近似平衡）基因數(shù)據(jù)集的50次重復(fù)實(shí)驗(yàn)表明:... 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3700453