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上传时间: 2021-03-10
详细说明：一个好的特征选择算法的两个因素是：它的准确性和稳定性。 本文旨在介绍一种稳定特征选择算法的新方法。 本文的创新集中于一类稳定的特征选择算法，即称为特征权重的正则化基于能量的学习（FREL）。 研究了使用L1或L2正则化的FREL的稳定性。 另外，作为提高稳定性的普遍采用的实施策略，提出了集成FREL。 还提出了整体FREL的稳定性边界。 我们使用开源真实微阵列数据进行的实验，这些数据挑战着高维小样本量问题，证明了我们提出的集成FREL不仅稳定，而且比其他一些流行的稳定特征加权方法也具有更好或相当的准确性。
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