机译:通过最大化关联信息以集成高维蛋白质数据进行特征选择
Xiamen Univ, Dept Automat, Xiamen 361005, Fujian, Peoples R China|York Univ, Sch Informat Technol, Toronto, ON M3J 1P3, Canada;
York Univ, Sch Informat Technol, Toronto, ON M3J 1P3, Canada;
Xiamen Univ, Dept Automat, Xiamen 361005, Fujian, Peoples R China|York Univ, Sch Informat Technol, Toronto, ON M3J 1P3, Canada;
Xiamen Univ, Dept Automat, Xiamen 361005, Fujian, Peoples R China|Xiamen Univ, Innovat Ctr Cell Signaling Network, Xiamen 361102, Fujian, Peoples R China|Natl Ctr Healthcare Big Data, Xiamen Res Inst, Xiamen 361005, Fujian, Peoples R China;
Feature selection; Recursive feature elimination (RFE); Support vector machine (SVM); ReliefF; Random-Forest;
机译:基于ROC的效用函数最大化,可用于特征选择和分类,并应用于高维蛋白酶数据。
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机译:高维集成数据的特征选择