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| 基于PCA和多邻域粗糙集的肿瘤特征基因选择算法 | |
| 摘 要： | 针对邻域粗糙集采用全局邻域求解近似,存在计算时间复杂度高且无法对基因表达谱精确描述的问题,构造了基于主成分分析(PCA)和改进邻域粗糙集(NRS)算法的PNRS模型.首先采用PCA算法获得低维的特征基因空间;然后利用改进的多邻域粗糙集算法进行特征基因选择,即采用欧氏距离计算每列属性邻域值,选取所有属性邻域集合计算邻域决策系统的近似;最后采用启发式搜索算法选择特征基因子集.实验结果表明,PNRS模型能够在选择出较小的基因子集的情况下获得较高的分类精度,从而验证了该方法的有效性. |
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