带约束小生境二进制粒子群优化的生物组学数据集成特征选择

摘要：

针对生物组学数据高维小样本的特点而引起的分类误差较大的问题,提出了一种带约束小生境二进制粒子群优化的集成特征选择方法.该方法利用二进制粒子群优化算法搜索分类准确率最高的特征子集,通过约束粒子编码的置位个数以限制选择特征个数,并加入多模优化中的小生境技术使算法能够一次获得多个差异度较大的特征子集,最后采用集成学习技术将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.实验结果表明,该特征选择方法在生物组学数据上能够稳定选择较少特征并获得较好分类性能.

关键词：生物组学、特征选择、粒子群优化、小生境

所属期刊栏目：32

分类号：TN931.4

资助基金：国家自然科学基金资助项目61171125,61001185,61211130120;广东省自然科学基金资助项目S2012010009545;深圳知识创新计划基础研究JCYJ20130329115450637;深圳市海外高层次人才创新创业资助研发项目KQC201108300045A

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：757-763