基于神经网络的生物数据分析特征选择方法

# 基于神经网络的生物数据分析特征选择方法 在生物数据分析中，特征选择是一个至关重要的环节，它能够帮助我们从大量的特征中筛选出最具代表性和区分度的特征，从而提高分类和预测的准确性。本文将介绍一种基于神经网络的特征选择方法，该方法结合了无监督学习和后验验证，旨在提高特征选择的质量和效率。 ## 1. 特征选择技术概述 特征选择技术主要分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。过滤式技术通过计算特征与目标类别的相关性来筛选特征；包裹式技术则将特征选择过程嵌入到分类器的训练中；嵌入式技术则在分类器构建过程中搜索最优特征子集。此外，特征选择还可以采用穷举搜索或启发式搜索方法。 ### 1.1 穷举搜索方法 穷举搜索方法试图在所有可能的特征子集中找到最优子集，其计算复杂度为 $2^m$，其中 $m$ 是特征的总数。这种方法虽然能够找到全局最优解，但计算量巨大，对于中等规模的特征集来说几乎是不可行的。 ### 1.2 启发式搜索方法 启发式搜索方法通过学习方法来降低计算复杂度，主要分为监督学习和无监督学习两种。监督学习将目标类别的先验知识融入训练数据中，能够显著提高分类性能，但也增加了过拟合的风险；无监督学习则不依赖于目标类别的先验知识，试图在无标签的训练数据中找到隐藏的结构。 ## 2. 无监督聚类与匹配因子 本文提出的特征选择方法结合了无监督学习和监督交叉验证，通过一维Kohonen SOM网络、k-means、模糊c-means和层次聚类算法对样本数据进行聚类，并计算聚类结果与目标类别的匹配因子。 ### 2.1 匹配因子计算 匹配因子的计算基于Jaccard匹配系数，通过迭代的方式找到生成的聚类与目标类别的最佳分配，从而计算出全局匹配因子。具体步骤如下： 1. 定义目标类别集合 $L$ 和聚类集合 $K$ 的索引集合 $I$ 和 $J$。 2. 对于每个目标类别 $i$ 和聚类 $j$，计算Jaccard匹配系数 $c_{ij}$。 3. 通过迭代计算，找到最佳的分配方案，使得命中数达到最大值。 4. 计算全局匹配因子 $p_f$，即非零元素的平均值。 ### 2.2 聚合 匹配因子还可以在不同聚类方法的结果之间进行计算，最终得分只考虑那些两两匹配因子高且与目标类别匹配因子相似的聚类结果。聚合匹配因子的计算步骤如下： 1. 找到具有最大匹配因子的子集 $C$，该子集必须包含原始目标聚类。 2. 计算非目标元素集合 $C_k$ 与目标聚类的平均匹配因子 $p_{avg}^f$。 ## 3. 特征选择系统 特征选择系统包含四个模块：单特征过滤模块、单特征匹配因子测试模块、顺序特征选择模块和交叉特征选择模块。每个模块计算一个候选特征集，最终通过比较不同候选集的识别性能，选择最佳的特征集。 ### 3.1 交叉特征选择方法 交叉特征选择方法将单个目标类别组合成更大的超类，通过无监督聚类和匹配因子计算来筛选出能够区分不同子集的特征。具体步骤如下： 1. 构建不同的目标类别子集，将其组合成超类。 2. 对每个超类进行无监督聚类，并计算聚类结果与超类的匹配因子。 3. 根据匹配因子筛选出具有显著预测能力的特征。 4. 当所有超类的交集等于原始目标类别时，将所有筛选出的特征的并集作为最终的敏感特征集。 ### 3.2 特征空间中的分类器 候选敏感特征集用于训练多层感知器神经网络（MLP）和朴素贝叶斯分类器，以评估目标识别和预测的性能。最终的特征空间由具有最大识别率的候选集确定。 ## 4. 案例研究 为了验证所提出的特征选择方法的有效性，我们进行了一项案例研究，使用了挪威养殖三文鱼的生物数据。实验结果表明，基于匹配因子的特征选择方法在类识别性能上优于传统的统计方法。