利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序,实现特征选择。 通过重要性排序图,选择重要的特征变量,以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用,程序内有注释,方便学习和使用。 程序语言为matlab。
2024-05-13 17:26:37 265KB matlab
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使用ReliefF算法实现特征排序,进行特征选择,上传数据集为UCI乳腺癌数据。
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ReliefF算法实现特征选择C++源码
2021-11-12 20:51:16 8.87MB ReliefF 源码 C++
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reliefF算法源码.pdf
2021-09-20 21:00:18 8KB
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针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,ReFACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法可有效地剔除无关和冗余基因,并利用较少特征基因达到较高多分类效果。
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reliefF算法及其源码,c语言~~~~~~~~~~~~~~~~~
2019-12-21 18:47:48 669KB reliefF 特征选择
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