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提出一种结合最小熵信息度量和粒子群优化算法进行基因选取的方法。将每个粒子所代表的基因组合的信息度值作为该粒子的适应度函数值,通过粒子群的进化来获取最优基因子集,从而有利于实现样本分类。实验结果表明,该方法能够获取低冗余的信息基因,并在该方法选出的基因子集上,获得优于经典方法的分类准确率。
一种结合最小熵信息度量和粒子群优化算法的基因选取方法
【摘 要】
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提出一种结合最小熵信息度量和粒子群优化算法进行基因选取的方法。将每个粒子所代表的基因组合的信息度值作为该粒子的适应度函数值,通过粒子群的进化来获取最优基因子集,从而有利于实现样本分类。实验结果表明,该方法能够获取低冗余的信息基因,并在该方法选出的基因子集上,获得优于经典方法的分类准确率。
【机 构】
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江苏大学附属医院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2014年12期
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