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基于元启发式搜索的癌症分类特征选择方法( Metaheuristic Search Based Feature Selection Methods for Classification of Cancer )
L. Meenachi S. Ramakrishnan
癌症是由于不寻常的细胞生长而引起的一系列疾病。本文的目的是利用所选择的特征，从微阵列基因表达数据中发现癌症预测。元启发式搜索算法使用基于种群和邻域的算法来选择全局和局部最优特征。虽然蚁群优化和遗传算法从数据集中搜索全局最优特征需要加强分类，但有时在邻域特征的选择上会遇到一些困难。在此背景下，提出了两种基于邻域的禁忌搜索算法与全局最优特征选择算法相结合的特征选择算法。分别是：（1）蚁群优化和模糊粗糙集禁忌搜索优化特征选择算法(ACTFRO)；（2）遗传算法和模糊粗糙集禁忌搜索优化特征选择算法(GATFRO)。通过一个模糊粗糙最近邻分类器使用十重交叉验证来评估所提出的特征选择算法的性能。利用4个肿瘤医学数据集和1个非医学数据集，从分类精度、计算时间、灵敏度、特异性、F测度、接收机操作特性和正预测值等方面分析了所提算法的性能。从不同的性能指标得到的结果证实，所提出的算法证明了有效的全局和局部特征选择杂交和改进的结果。
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