计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
12期
211-215
,共5页
安春霖%陆慧娟%魏莎莎%杨小兵
安春霖%陸慧娟%魏莎莎%楊小兵
안춘림%륙혜연%위사사%양소병
极限学习机%相异性集成%代价敏感%基因表达数据%分类
極限學習機%相異性集成%代價敏感%基因錶達數據%分類
겁한학습궤%상이성집성%대개민감%기인표체수거%분류
Extreme learning machine%Dissimilarity based ensemble%Cost-sensitive%Gene expression data%Classification
极限学习机的相异性集成算法(Dissimilarity Based Ensemble of Extreme Learning Machine,D-ELM)在基因表达数据分类中能够得到较稳定的分类效果,然而这种分类算法是基于分类精度的,当所给样本的误分类代价不相等时,不能直接实现代价敏感分类过程中的最小平均误分类代价的要求.通过在分类过程中引入概率估计以及误分类代价和拒识代价重新构造分类结果,提出了基于相异性集成极限学习机的代价敏感算法(CS-D-ELM).该算法被运用到基因表达数据集上,得到了较好的分类效果.
極限學習機的相異性集成算法(Dissimilarity Based Ensemble of Extreme Learning Machine,D-ELM)在基因錶達數據分類中能夠得到較穩定的分類效果,然而這種分類算法是基于分類精度的,噹所給樣本的誤分類代價不相等時,不能直接實現代價敏感分類過程中的最小平均誤分類代價的要求.通過在分類過程中引入概率估計以及誤分類代價和拒識代價重新構造分類結果,提齣瞭基于相異性集成極限學習機的代價敏感算法(CS-D-ELM).該算法被運用到基因錶達數據集上,得到瞭較好的分類效果.
겁한학습궤적상이성집성산법(Dissimilarity Based Ensemble of Extreme Learning Machine,D-ELM)재기인표체수거분류중능구득도교은정적분류효과,연이저충분류산법시기우분류정도적,당소급양본적오분류대개불상등시,불능직접실현대개민감분류과정중적최소평균오분류대개적요구.통과재분류과정중인입개솔고계이급오분류대개화거식대개중신구조분류결과,제출료기우상이성집성겁한학습궤적대개민감산법(CS-D-ELM).해산법피운용도기인표체수거집상,득도료교호적분류효과.
