基于骨干粒子群算法的基因数据特征选择方法及装置

摘要

本发明的一种基于骨干粒子群算法的基因数据特征选择方法及装置，基于基因疾病数据集，通过初始化基因疾病数据集种群，并对基因特征通过随机分组算法进行随机初始化分成四组；使用代理实例算法将训练集中部分实例删除，产生代理实例集；针对每组基因特征通过骨干粒子群算法进行Tmax次迭代，在Tmax次迭代中，分为两个阶段，并分别通过代理实例集和原始实例集来评估粒子的函数适应值，第一阶段采用分组算法使得数据进行了降维加快了优化的速度并在全局搜索中找到优化方向，第二阶段利用局部搜索算法使得种群在找到优化方向后找到最优解，最优解即找到效果最好的基因特征并输出。本发明提高了基因数据的分类精度，在多个疾病基因数据集上取得良好效果。