基于聚类和猫群优化的基因选择算法

摘要

本文提出一种基于聚类和猫群优化基因选择算法，用来剔除大量冗余基因，提高样本预测的准确率。首先采用k-均值聚类算法将基因分成固定数目的簇，并采用ELM分类器评价筛选特征基因，构成备选基因库；然后采用基于CSO和ELM的缠绕法从备选基因库中选择同时具备最大分类准确率和最小数目的基因子集。通过与经典方法的比较，本文提出的方法能够以较少的基因获得更高的分类性能。