基于改进的和声搜索算法的特征基因选择方法

• 作者: 魏峻
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 微阵列数据 特征基因 ReliefF算法 声搜索算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 机械电子与计算机科学
• 页码范围: 58-64
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

DNA微阵列数据通常含有成千上万个基因，其中含有大量与分类无关的基因和冗余基因，这些基因的存在会严重影响分类精度和效率。针对这一问题，提出一种基于改进的和声搜索算法的特征基因选择方法，首先采用ReliefF算法对微阵列基因数据集排序，取排序靠前的N个基因构成初选基因子集，然后再利用改进的和声搜索算法选择特征基因。通过在3个公共微阵列数据集上的仿真实验，结果表明，该算法能够在更少的特征基因情况下达到很高的精度，是一种有效的特征基因选择算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏峻	陕西理工学院数学与计算机科学学院	13	65	4.0	7.0