研究文章

NMFBFS: NMF-Based特征选择方法在识别关键的肝细胞癌的临床症状

表6

分类精度之间的三个特征子集训练集(120代表样本)。FS1获得了该方法与给定阈值( 33),最初的症状特点和6个新的混合特性包括在内。FS2表示上述33最初症状特征( )。OFS表明所有49症状之前NMF计算。

特征子集 在LSSVM分类精度(%)

FS1 39 80.002±9.95
FS2 33 77.50±12.36
OFS 49 72.50±11.64