【摘要】：針對鄰域粗糙集采用全局鄰域求解近似,存在計算時間復(fù)雜度高且無法對基因表達(dá)譜精確描述的問題,構(gòu)造了基于主成分分析(PCA)和改進(jìn)鄰域粗糙集(NRS)算法的PNRS模型.首先采用PCA算法獲得低維的特征基因空間;然后利用改進(jìn)的多鄰域粗糙集算法進(jìn)行特征基因選擇,即采用歐氏距離計算每列屬性鄰域值,選取所有屬性鄰域集合計算鄰域決策系統(tǒng)的近似;最后采用啟發(fā)式搜索算法選擇特征基因子集.實驗結(jié)果表明,PNRS模型能夠在選擇出較小的基因子集的情況下獲得較高的分類精度,從而驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem of neighborhood rough set using global neighborhood approximation, which has high computational time complexity and cannot accurately describe gene expression profile, a PNRS model based on principal component analysis (PCA) and improved neighborhood rough set (NRS) algorithm is constructed. At first, PCA algorithm is used to obtain the low-dimensional feature gene space, and then the improved multi-neighborhood rough set algorithm is used to select the feature gene, that is, Euclidean distance is used to calculate the neighborhood value of each column attribute. All the attribute neighborhood sets are selected to calculate the approximation of the neighborhood decision system, and the heuristic search algorithm is used to select the subset of feature genes. The experimental results show that the PNRS model can obtain higher classification accuracy under the condition of selecting a small subset of genes, which verifies the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 河南師范大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院;河南省高校計算智能與數(shù)據(jù)挖掘工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61370169,61402153) 河南省科技攻關(guān)重點項目(142102210056,162102210261) 河南師范大學(xué)青年科學(xué)基金項目(2014QK28) 河南省高等學(xué)校重點科研項目(16A520057)
【分類號】：TP18

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本文編號：2164849