[发明专利]基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法有效
| 申请号： | 202110845531.0 | 申请日： | 2021-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN113838532B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 丁卫平;耿宇;鞠恒荣;黄嘉爽;程纯;孙颖;张毅;李铭;秦廷桢;沈鑫杰;王海鹏 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G06K9/62;G16H50/20;G16H50/70 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于双重自适应邻域半径的多粒度乳腺癌基因分类方法，读取大规模基因位点数据并做归一化处理，并对大规模基因位点进行数据分析；利用轮廓系数和PCA降维可视化相结合方式，选取最佳K值，调整信息粒化的模型；其次，使用启发式约简算法分别实现基于簇心距离自适应邻域半径的多粒度属性约简基于属性包含度的邻域半径的多粒度属性约简，并采用SVM支持向量机机器学习分类算法对乳腺癌基因大数据进行分类和预测。本发明的有益效果是：调整惩罚项使模型在乳腺癌基因分类具有较高的准确率和召回率，去除大规模数据中冗余属性，提高了计算效率，利用样本之间的支持信息，提升了乳腺癌数据分类的效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双重 自适应 邻域 半径 粒度 乳腺癌 基因 分类 方法 | ||
【主权项】：
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