计算机应用研究

作者：白嵩楠,林晓惠,周惠巍,

单位：大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024；

关键词：特征选择,分子间关联关系,协同作用网络,交互增益,

基金：国家自然科学基金资助项目(61772109)；；

如何利用数据挖掘领域的特征选择技术，从高维复杂的组学数据中提取关键特征一直是研究重点。对此，针对组学数据特征间存在的复杂关联关系进行研究，提出了基于协同作用网络的特征模块搜索算法。该算法利用交互增益值构建协同作用网络，通过衡量候选节点与当前特征模块连接的紧密程度，同时结合节点自身分类性能实现模块搜索，确定重要特征。在十个数据集上对该算法的性能进行了测试分析，在分类准确率、灵敏度、特异性三项指标上该算法与对比算法相比均有优势，这表明其所确定的网络模块性能更优。

来源：2022年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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