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SVM-RFE.rar_RFE与SVM_SVM-RFE的matlab实现_SVM-RFE流程解析_用于基因选择

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简介：
本资源提供支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法的MATLAB代码，适用于基因选择。文件包括详细步骤说明及实例演示，帮助用户掌握SVM-RFE流程与应用。 基因选择算法SVMRFE是一种用于特征选择的技术，在应用中多次提到SVMRFE基因选择算法。

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  • SVM-RFE.rar_RFE与SVM_SVM-RFE的matlab实现_SVM-RFE流程解析_用于基因选择
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    本资源提供支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法的MATLAB代码，适用于基因选择。文件包括详细步骤说明及实例演示，帮助用户掌握SVM-RFE流程与应用。 基因选择算法SVMRFE是一种用于特征选择的技术，在应用中多次提到SVMRFE基因选择算法。
     
  • 基于SVM-RFE的支持多类特征选择方法
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    本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法，专门用于支持多类分类任务中的特征选择，有效提升了模型性能和泛化能力。 该代码实现了一对一的SVMRFE算法，主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本，具有更快的速度。
     
  • SVM-RFE-SVM_
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    SVM-RFE-SVM是一种结合支持向量机与递归特征消除技术的机器学习方法，用于有效选择和利用关键特征进行预测建模。 基于R语言的e1071包，在支持向量机（SVM）模型中应用递归特征消除法（RFE），筛选出了最优的特征模型。
     
  • 利用SVM-RFE方法筛选水稻抗病基因（2011年）
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    本研究采用SVM-RFE方法对水稻抗病性状进行分析，成功筛选出关键抗病候选基因，为水稻遗传改良提供理论依据。发表于2011年。 本段落提出了一种改进的回归特征消去支持向量机（SVM-RFE）方法来筛选水稻的抗病基因。实验结果显示，在预测得到的20个与水稻抗病/敏感相关的基因中，有3个基因与已知的水稻抗病基因紧密相关；另外还有2个基因显示出一定的关联性。通过这种方法可以找到影响水稻生长状态（正常或染病）的关键基因。
     
  • SVM-RFE方法
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    SVM-RFE（支持向量机-递归特征消除）是一种用于高维数据集的特征选择方法，通过迭代地移除不重要的特征来提高模型性能和可解释性。 SVM_RFE是一种早期提出的特征排序方法，通过使用支持向量机（SVM）在数据集上训练得到的权重向量对特征进行排序，然后依次剔除无用特征并重新训练模型，重复此过程直至完成所有需要处理的步骤。
     
  • 基于SVM-RFE的循环特征筛选方法
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    本研究提出了一种基于支持向量机与递归特征消除（SVM-RFE）技术的新型循环特征筛选方法，有效提升模型性能和效率。 本代码使用svm_RFE循环递归地对数据特征进行排序，从而筛选出有用的特征，并能够查看特征的排序情况以及每次筛选出去的特征。
     
  • MATLAB开发——利用SVR-RFE进行特征选择
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    本项目运用MATLAB编程环境，采用支持向量回归结合递归特征消除(SVR-RFE)技术，高效地筛选和优化数据集中的关键特征。 在MATLAB开发中使用SVM-RFE进行特征选择。支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）可以减少相关偏差。
     
  • SVM-RFE-CBR-v1.3.zip_3rfe.com_SVM RFE_v1.3_native5k
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    SVM-RFE-CBR-v1.3是一款用于特征选择的软件工具包，基于SVM RFE算法，适用于机器学习和数据挖掘领域。最新版本优化了性能并增加了对大规模数据集的支持。下载后可直接运行，无需额外安装。 svm fre 运行良好，非常实用，建议下载使用。
     
  • SVM-RFE 方法研究.R
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    本论文深入探讨了基于支持向量机的递归特征消除（SVM-RFE）方法，分析其在特征选择领域的应用与效果，并提出优化策略以提升模型性能。 SVM-RFE.R这段文字仅包含文件名SVM-RFE.R以及后缀.R表明这是一个用R语言编写的脚本或程序文件。没有提及任何具体的链接、联系信息或其他额外内容，因此无需对原文进行修改。如果需要更多关于这个特定文件的信息，则需提供更多的上下文描述。
     
  • 基于SVM-RFE的支持向量机在Matlab中的回归特征选择算法实现（含完整代码及数据）
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    本研究详细介绍了基于SVM-RFE的方法在MATLAB环境中进行回归分析和特征选择的具体实施步骤，包括提供完整的源代码与相关测试数据集。适合对机器学习和模式识别领域感兴趣的研究者参考使用。 基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法，在经过处理后，输出为选择的特征序号。在Matlab中实现该程序并使用相关数据集进行测试时，可用选项及其含义如下： -s 用于设定svm类型，默认值为0： - C-SVC - v-SVC - 一类SVM - e-SVR（回归） - v-SVR -t 核函数类型设置，默认使用径向基核函数(RBF)： - 线性：uv - 多项式：(r*uv + coef0)^degree - 径向基函数：exp(-r|u-v|^2) - sigmoid: tanh(r*uv + coef0) 经过特征选择后，保留的特征序号为126, 160, 161, 163, 165, 166, 237, 239, 240和370。在使用这些选定特征进行模型训练之后，评价结果如下： - 平均绝对误差(MAE)：0.27933 - 均方误差(MSE)：0.15813 - 根均方误差(RMSEP)： 0.39765 - 决定系数R² ： 0.93392 - 剩余预测残差RPD: 4.2631 - 平均绝对百分比误差(MAPE): 0.0032299