基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究的中期报告.docxVIP

基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究的中期报告.docx

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究的中期报告 基于邻域的扩展粗糙集模型 粗糙集理论是一种有效的特征选择方法,其思想是通过尽可能多地保留原始数据的信息来挖掘数据中的有用特征。近年来,许多扩展的粗糙集模型被提出,旨在提高特征选择的效率和准确性。 基于邻域的扩展粗糙集模型是一种新型的粗糙集模型,它引入了邻域的概念来衡量特征之间的相关性。具体而言,对于每个特征,其邻域被定义为距离它最近的k个特征,其中k是一个预先设定的参数。然后,将邻域内的特征视为互相关联的特征,并在此基础上计算区分度和覆盖度两个指标来度量特征的重要性。 应用研究 本研究旨在探讨基于邻域的扩展粗糙集模型在特征基因选择中的应用。对于基因表达数据集,每个样本都包含大量的基因特征,但不是所有的基因都对区分不同的样本类别都有贡献。因此,筛选出最重要的基因特征对于研究人员来说非常有意义。 在本研究中,我们首先根据实际数据集中的邻域构建了基于邻域的粗糙集模型,然后使用交叉验证方法进行模型评估。通过对比传统的粗糙集模型和基于邻域的扩展粗糙集模型的特征选择效果,结果表明基于邻域的模型在选择最重要的特征方面更具优势。 未来工作 目前,我们的研究主要关注基于邻域的扩展粗糙集模型在特征基因选择中的应用,但是该方法也可以应用于其他领域,如图像处理和文本分类等。未来,我们计划进一步研究基于邻域的扩展粗糙集模型在这些领域的应用,以进一步提高其效率和准确性。

您可能关注的文档

文档评论(0)

kuailelaifenxian + 关注
官方认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

认证主体 太仓市沙溪镇牛文库商务信息咨询服务部
IP属地上海
统一社会信用代码/组织机构代码
92320585MA1WRHUU8N

1亿VIP精品文档

相关文档