基于逻辑与相关信息熵的基因表达特征选择方法

本文主要探讨了一种结合逻辑回归与关联信息熵的特征基因选择方法，针对基因表达谱数据中常见的高维性、小样本量、非线性和数值型特性。首先，作者利用逻辑回归对基因变量进行初步筛选，识别出对分类有较大影响的关键基因。这一阶段通过建立逻辑回归模型，分析每个基因与分类结果之间的关联强度，从而找出对预测目标贡献较大的基因候选集。 接下来， Relief算法被用于进一步减小候选特征集，删除那些与分类无关或冗余的特征。Relief算法是一种基于实例的学习方法，它通过比较不同类别的样本，计算特征之间的差异，以判断其在区分类别中的重要性。通过 Relief算法，可以剔除那些对于分类性能提升贡献较小的特征，优化特征子集。 然后，论文的核心部分是引入关联信息熵来消除冗余特征。关联信息熵是一种衡量特征之间相互依赖性的度量，它可以量化特征之间的独立性。通过计算特征之间的信息熵，可以找到那些信息冗余的特征组合，并选择具有较高独立信息价值的特征加入到最终的特征子集中。这种方法有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。 最后，支持向量机（SVM）作为分类器被应用于选定的特征子集上，进行基因表达数据的分类任务。实验结果显示，这种结合逻辑回归、Relief算法和关联信息熵的特征选择方法能够显著减小基因子集的规模，同时保持较高的识别率。这表明该方法在处理复杂基因表达数据时，不仅提高了效率，还保持了良好的预测性能，对于生物信息学领域的基因表达数据分析具有实际应用价值。