质谱数据的特征降维新方法
由于质谱数据的维数较高,处理时运算量也特别大,同时还降低分类精度.研究者提出一些降维方法,产生了较好的效果.一般降维方法分两类:特征提取和特征选择.两类方法各有优劣,本文提出对特征提取的主成分进行特征选择,提出了将几种特征提取方法与特征选择方法结合的框架,来对数据集进行维数约简.在三个质谱数据集上的实验结果证明新提出的框架对于质谱数据有好的效果,加入特征选择后,建模精度得到了提高.
特征提取 特征选择 分类精度 质谱数据集 降维算法
刘立忻 李国正
上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072 同济大学,控制科学与工程系,上海,201804
国内会议
徐州
中文
944-946
2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）