说明:应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果,选出的基因子集有利于后续样本分类,但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性,从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集,本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...
说明:本程序通过Kmeans聚类算法对事件进行聚类,并在此基础上,通过神经网络来预测新输入案例可能发生的结果进行预测。由于隐私要求,程序的训练数据没有包含在内,但是作为大的框架来说,结构比较完整。
说明:综合评价之二篇章
说明:个人收集MATLAB智能算法合集