如何利用数据挖掘领域的特征选择技术，从高维复杂的组学数据中提取关键特征一直是研究重点。对此，针对组学数据特征间存在的复杂关联关系进行研究，提出了基于协同作用网络的特征模块搜索算法。该算法利用交互增益值构建协同作用网络，通过衡量候选节点与当前特征模块连接的紧密程度，同时结合节点自身分类性能实现模块搜索，确定重要特征。在十个数据集上对该算法的性能进行了测试分析，在分类准确率、灵敏度、特异性三项指标上该算法与对比算法相比均有优势，这表明其所确定的网络模块性能更优。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
