[发明专利]一种集成特征选择方法及系统在审
| 申请号： | 201510925335.9 | 申请日： | 2015-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN105512686A | 公开（公告）日： | 2016-04-20 |
| 发明（设计）人： | 杨峻山;纪震;朱泽轩;周家锐;殷夫 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所 44268 | 代理人： | 王永文;刘文求 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种集成特征选择方法及系统。本发明采用集成学习技术充分利用搜索算法找到的多个特征子集，并基于多特征子集建立的基分类器集成为强分类器并对数据进行分类学习。该特征选择方法能在生物组学数据上稳定选择较少特征并获得较好分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 集成 特征 选择 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种集成特征选择方法，其特征在于，包括步骤：A、根据种群小生境算法对训练数据进行处理，得到K个最优或次优特征子集；B、然后将训练数据依据这些选择的最优或次优特征子集过滤成K份子训练数据集；C、在这K份子训练数据集上进行分类学习并建立K个分类器；D、将测试数据分别在这K个分类器上做分类预测并投票决策最后的分类结果；所述步骤A具体包括：控制小生镜中每个粒子与其所在小生境的最优位置之间的距离小于或等于小生境半径R，从而使得任意两个小生境最优位置之间的距离大于R，最终由小生境最优位置所选择的特征子集得到K个最优或次优特征子集。
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