【摘 要】
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为了有效提高轻度认知功能障碍（Mild Cognitive Impairment,MCI）的诊断分类效果,提出了一种基于Relief算法和支持向量机回归特征消除SVMRFE算法的混合特征选择方法 Relief-SVMR
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,兰州大学信息科学与工程学院
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为了有效提高轻度认知功能障碍（Mild Cognitive Impairment,MCI）的诊断分类效果,提出了一种基于Relief算法和支持向量机回归特征消除SVMRFE算法的混合特征选择方法 Relief-SVMREF,该算法首先利用Relief算法去除无效特征,同时针对Relief算法无法去除冗余特征的问题,本文利用皮尔逊相关系数对选择出的特征进行冗余分析,去除冗余特征。最后利用SVMRFE算法对选出的特征进行排序,得到最终排序系数。对得到的特征排序采用留一交叉验证方法获取最优子集,再用SVM分类识
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