基于聚类和猫群优化的基因选择算法  

作　　者：敖培[1] 李贺[1] 李明[2] 杨百顺[2] 李延强[3] 

机构地区：[1]河南师范大学计算机与信息工程学院 [2]河南师范大学软件学院 [3]河南师范大学政治与公共管理学院,河南新乡453007

出　　处：《山东工业技术》2015年第5期243-244,共2页Journal of Shandong Industrial Technology

基　　金：河南省教育厅科学技术研究重点项目基础研究计划No.13A413506;河南师范大学青年科学基金项目No.01116400031

摘　　要：本文提出一种基于聚类和猫群优化基因选择算法,用来剔除大量冗余基因,提高样本预测的准确率。首先采用k-均值聚类算法将基因分成固定数目的簇,并采用ELM分类器评价筛选特征基因,构成备选基因库;然后采用基于CSO和ELM的缠绕法从备选基因库中选择同时具备最大分类准确率和最小数目的基因子集。通过与经典方法的比较,本文提出的方法能够以较少的基因获得更高的分类性能。

关 键 词：K-均值 猫群算法 基因选择 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]