适于癌基因表达数据集的新特征提取标准NFEC及其分类新算法研究

癌基因表达数据集具有小样本、高维数之特点,一般的机器学习机难以对其有效分类。因此,通常需要采用某些特征提取度量标准来进行降维处理。可是常用的一些特征提取度量标准亦会导致分类效果欠佳之问题。依据微分容量控制学习机DCCM,提出了一个新的特征提取度量标准NFEC,然后依据NFEC和DCCM,提出了适于癌基因表达数据集的特征提取算法DCCFE。实验表明,新的度量NFEC和新的特征提取算法DCCFE较之现有方法对癌基因表达数据集分类时更为有效。本文的工作意义在于:(1)提出了一个新的更有意义的特征提取度量标准;(2)DCCM可以采用比核函数更为一般的一阶可微函数,因而提出的新的特征提取算法更具普遍应用意义。