TY -的A2 -黄,道非盟- Ji,再次给盟——孟Guanmin盟——黄,Deshuang AU -悦,小强AU -王,Bing PY - 2015 DA - 2015/10/12 TI - NMFBFS: NMF-Based特征选择方法在识别关键的临床症状肝癌SP - 846942六世- 2015 AB - 背景。肝细胞癌(HCC)是一个高度积极的恶性肿瘤。中国传统医学(中医),辨证的特点,在肝癌的综合治疗中发挥着重要作用。本研究旨在开发一种基于非负矩阵分解(NMF)——的特征选择方法(NMFBFS)为HCC患者分层识别潜在的临床症状。 方法。NMFBFS方法包括三个主要步骤。首先,乐此不疲的初步功能筛查的目的是检测和删除不相关的症状。其次,NMF来推断出冗余的症状。基于基NMF-derived矩阵,我们定义了一个小说 相似度测量intersymptoms。最后,我们将每组冗余的症状一个新的单一功能,这样尺寸进一步缩小。 结果。基于临床数据集组成的407的肝癌患者样本57症状,NMFBFS方法检测到8不相关的症状,然后确定16冗余的症状在6组。最后,一个最优特征子集与39临床特征生成冗余压缩后症状组。分类性能的验证表明,这些39特性明显改善肝癌患者的预测精度。 结论。与其他方法相比,NMFBFS有明显优势识别肝癌的重要临床特征。SN - 1748 - 670 - 2015/846942 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2015/846942——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER