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基于分组变量的低冗余特征选择方法
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本发明涉及一种基于分组变量的低冗余特征选择方法，包括：对已知患病与否的电子病历数据进行处理，得到已知结果病历的二维特征数据集；利用k‑means等聚类方法构建所述病历的二维特征数据集的自动分组；提出去冗余分组特征选择方法的模型目标函数；对S3中提出的目标函数进行全局优化，构建出相应的疾病预测模型。本发明通过在进行特征选择时，将组冗余性考虑进去，能够从高维特征中选择出一种更具有代表性的低维特征，可以带来预测精度和速度的提升。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明授权
申请(专利)号： CN201811097768.X
申请日期： 2018-09-20
公开(公告)日： 2022-03-15
公开(公告)号： CN109493929B
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 授权
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