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7
分类的准确性通过NMFBFS推断最优特征子集,ReliefF, mRMR,弹性网在训练集上。
|
| 方法 |
特征子集 |
维 |
在LSSVM分类精度(%) |
|
| NMFBFS |
|
39 |
80.002±9.95 |
|
| ReliefF |
FSRF20 |
20. |
65.00±10.03 |
| FSRF40 |
40 |
73.33±15.76 |
|
| mRMR |
FSMR20 |
20. |
70.83±12.5 |
| FSMR40 |
40 |
74.17±9.03 |
|
| 弹性网 |
FSEN20 |
20. |
70.00±11.56 |
| FSEN40 |
40 |
76.67±10.46 |
|
|
