公开(公告)号：CN108537003B

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201810293444.7

申请日：2018-03-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 林晓惠 ,  宋欢欢 ,  张艳慧

IPC: G16B40/00 ,  G16B50/00

Abstract: 本发明属于生物数据分析技术领域，涉及一种基于单变量和对变量的标志物筛选方法。生物数据具有维度高、样本量小的特点，所以利用简单且准确的决策规则评价、选择变量，从而进行分类与预测是生物数据分析的重要任务。为综合评价变量，本发明使用信息增益计算单变量的最佳分裂点。利用最佳分裂点构造新的变量，与其对应的原始变量建立对变量。同时，原始空间的变量也通过两两组合生成变量对。然后，根据两个评分准则对所有的对变量进行评分，将其按照得分由大到小排序，选择得分最高且不重叠的k对变量，构造融合分类器。该方法的核心技术利用单变量构造新的对变量，可以使用相同的准则评估单变量与对变量的分类性能，提供切实有效的数据处理方法。

公开(公告)号：CN108537003A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810293444.7

申请日：2018-03-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 林晓惠 ,  宋欢欢 ,  张艳慧

IPC: G06F19/12 ,  G06F19/24

Abstract: 本发明属于生物数据分析技术领域，涉及一种基于单变量和对变量的标志物筛选方法。生物数据具有维度高、样本量小的特点，所以利用简单且准确的决策规则评价、选择变量，从而进行分类与预测是生物数据分析的重要任务。为综合评价变量，本发明使用信息增益计算单变量的最佳分裂点。利用最佳分裂点构造新的变量，与其对应的原始变量建立对变量。同时，原始空间的变量也通过两两组合生成变量对。然后，根据两个评分准则对所有的对变量进行评分，将其按照得分由大到小排序，选择得分最高且不重叠的k对变量，构造融合分类器。该方法的核心技术利用单变量构造新的对变量，可以使用相同的准则评估单变量与对变量的分类性能，提供切实有效的数据处理方法。