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基因表达谱数据特征选择方法研究的综述报告.docx


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该【基因表达谱数据特征选择方法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基因表达谱数据特征选择方法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基因表达谱数据特征选择方法研究的综述报告基因表达谱是生物医学研究中常用的一种数据类型,其能够揭示基因在不同生物过程中的表达情况,从而帮助科学家更好地理解生命机理。然而,由于基因表达谱数据具有高维、高噪声、低样本量等特点,使其分析难度较大,因此需要采用合适的特征选择方法,减少数据维度,降低噪音和冗余,提高模型的精度和泛化能力。本文将综述基因表达谱数据特征选择的常用方法,包括过滤式、包装式和嵌入式方法。一、过滤式方法过滤式方法是最简单和常用的特征选择方法,其根据各特征与分类目标之间的统计量(如t-test、方差分析、互信息等)对特征进行打分,然后选择得分高的特征进行建模。相比于其他方法,这种方法的计算速度较快,且不需要原始数据参与后续的模型训练。但由于其仅考虑了特征与分类目标之间的关系,并没有考虑特征之间的相互影响,因此无法充分利用数据中的信息。二、包装式方法包装式方法在进行特征选择时,将特征选择看做是一个搜索问题,通过不断地选择和移除特征,使得得分最高的特征集合出现。常见的包装式方法有基于遗传算法(GA)、神经网络(NN)、决策树(DT)等方法。这种方法在特征选择的过程中充分考虑了特征之间的相互关系,得到的特征集合往往较优。但是,由于其需要进行多次模型训练,计算消耗较大。三、嵌入式方法嵌入式方法是将特征选择视为模型训练的一部分,通过在学****模型的过程中同时进行特征选择和参数学****从而得到具有好的特征选择和参数学****的模型。常见的嵌入式方法有正则化(如Lasso、Ridge)、支持向量机(SVM)及其变种、神经网络(NN)等方法。这种方法能够更加充分利用数据的信息,得到的模型精度也往往更高。但是,其计算量也相对较大。总之,不同的特征选择方法各具优缺点,选择合适的方法取决于数据的性质和具体的分析任务。基于这些方法,我们可以在对基因表达谱数据进行分析时,进行合适的特征选择,从而得到更加精确的模型以及更加有意义的研究结果。

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  • 时间2024-04-14
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