《基因表達數據的特徵選擇及其識別算法研究》是2017年科學出版社出版的圖書，作者是盧慧娟,嚴珂。
基本介紹
- 中文名：基因表達數據的特徵選擇及其識別算法研究
- 作者：盧慧娟,嚴珂
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2017-05
- ISBN：9787030519610
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
為了有效處理基因表達數據，本書從數據集和分類器兩個方向入手進行討論。在數據集方面，採用不同算法進行特徵選擇，選擇與分類目標密切相關的基因提高分類器模型的泛化性能。在分類器方面構建訓練集，利用集成方法提高旋轉森林的分類精度和穩定性：利用改進後的粒子群算法最佳化核超限學習機的內權參數，提高分類器的分類精度：根據輸出不一致測度，進行相異性集成，提高分類模型的分類精度和穩定性：通過在超限學習機模型中嵌入誤分代價因素，實現對腫瘤的代價敏感分類。本書從機器學習的視角，提出了若干前沿的特徵選擇與分類算法，為後續基因表達數據識別的相關研究奠定了基礎。
圖書目錄
序
前言
第1章緒論
第2章理論基礎與相關工作
第3章基於基因數據的特徵選擇算法
第4章基於核主成分分析的旋轉森林基因數據分類算法
第5章基於改進PSO的KELM的基因表達數據分類
第6章基於輸出不一致測度的ELM集成基因表達數據分類
第7章基於代價敏感的基因表達數據分類
第8章總結
