Feature extraction; Image color analysis; Mutual information; Prostate cancer; Redundancy; Support vector machines; CMI; Ensemble classification; Feature selection; Prostate cancer; SVM; SVM-RFE; Tissue components;
机译:基于绝对余弦的SVM-RFE特征选择方法在前列腺组织病理学分级中的应用
机译:基于有效范围和SVM-RFE的特征选择方法
机译:使用高斯内核SVM-RFE进行故障诊断的非线性特征选择
机译:基于SVM-RFE进行前列腺癌诊断的多评分特征选择方法
机译:用于诊断前列腺癌的高级图像分析方法。
机译:一种新的基因表达试验方法通过改善SVM-RFE基因选择方法与套索相结合以降低成本和时间减少乳腺癌风险
机译:基于相关的SVM-RFE作为使用微阵列数据库的癌症分类的特征选择