基于基因表达式编程抽取特征的分类算法

• 作者: 叶尚玉 吴江 唐常杰 姜玥 陈瑜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基因表达式编程 多分类问题 特征抽取
• 年，卷（期）: 2007,（26）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.1
• 字数: 6178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.26.008

摘要

传统的基因表达式编程在解决多分类问题时,人为地把多分类转换成多次两分类.融合了K-最邻近分类和基因表达式编程两种技术,做了下列工作:(1)提出了基于基因表达式编程中的特征抽取,证明了特征抽取区多样性定理;(2)提出了特征的自动聚类策略和特征集的自动选择策略,用特征的聚类辅助对象的分类;(3)提出基于基因表达式编程的最邻近距离分类算法,用抽取出的特征采用最邻近距离分类算法进行多分类;(4)实验表明,采用基于基因表达式编程的最邻近距离分类算法,有效地解决了多分类问题,改善了分类性能,使平均分类正确率提高约4%～10%,用于分类的特征维数减少60%～79%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
2	吴江	四川大学计算机学院	69	435	13.0	17.0
3	陈瑜	四川大学计算机学院	62	575	14.0	21.0
4	姜玥	四川大学计算机学院	26	128	6.0	10.0
8	叶尚玉	四川大学计算机学院	7	113	5.0	7.0