第三节 特征基因挖掘

特征选择（feature selection）是按照某一个评价准则从描述实例的高维特征集中搜索出低维的最优特征子集，从而最大限度地提高分类器的性能（分类器将在本章第五节详细介绍）。特征个数越多越容易引起“维度灾难”，得到的模型越复杂，可移植性也随之下降。特征选择能够通过剔除冗余特征、减少特征数目，达到提高模型精度、减少运行时间的目的。基因芯片数据具有高维度、高信噪比、高相关（冗余）的特点，基于基因表达谱从大量的基因中寻找对疾病有鉴别力的基因或疾病相关基因作为疾病标志物，也就是基因芯片分析中的特征选择问题。 ......