特征关联性的构造算法及其应用毕业论文【附代码】

基于特征关联性的构造算法及其应用探究主要内容：本文将探讨一种基于特征关联性的特征构造算法，重点研究其在分类问题中的应用。通过分析特征之间的相关性，构造新的特征组合，以提高分类模型的性能。研究将采用基因调控网络作为研究背景，探索如何通过特征构造实现癌症预测等实际应用。我们将使用多个公开数据集进行实验，比较新算法与传统特征选择方法的效果，使用指标如准确率、召回率和F1-score进行评估。希望通过本研究，推动特征构造算法在生物信息学和医疗数据分析中的应用。文档说明：本文阐述了特征关联、特征构造、分类问题、基因调控、癌症预测、核心的解决方案，涵盖了其主要设计思路、实验结果及仿真图示。基于特征关联性的构造算法及其应用探究通过优化传统方法，提升了求解效率和准确性，实验验证了其在不同应用场景下的稳定性与有效性。文档中包含了详细的仿真图和结果分析，提供了算法的示例代码及数据来源，最后附上了相关的参考文献，用以支持本文中的方法和结论。如还有疑问，或者科研方面的问题，可以通过文档最后的微信直接联系本团队。核心思路随着数据采集和存储技术的飞速发展，研究人员如今能够获取大量复杂且高维度的数据，这些数据之间的内在关系变得愈发错综复杂。在此背景下，特征工程的重要性愈发凸显，通过从原始数据中选择、转换和构造特征，特征工程有助于提升机器学习模型的预测性能和泛化能力，使数据得到高效利用。特征构造算法是特征工程的一个重要组成部分，它从原始数据中提取和构造特征，使得这些特征能够携带更丰富的信息并具备更强的区分能力，从而增强机器学习模型的预测能力。特征构造算法也常与特征选择共同出现相辅相成，以确保所选的特征子集在模型性能方面达到最优。然而，当处理高维度的数据时，随机的特征构造可能引发维度灾难问题。因此，融合领域专业知识成为特征构造不可或缺的一环，通过引入先验知识能够指导特征构造的操作方向，限制特征生成的范围，从而挖掘数据的本质结构，提高模型的鲁棒性和可靠性。另一方面，不同类别之间的特征关联性存在差异，特征构造算法可以定量地衡量这些关联性差异，为机器学习中的下游预测任务提供有益的信息。计算机科学与生物学领域的快速发展，使得生物信息学已成为一个多领域交叉的前沿研究领域。生物信息学涉及大规模的生物数据分析，如基因组、转录组，蛋白质组等。而且在生命机体中，分子之间具有复杂的关联关系，当生命机体出现生理或者病理变化时，往往是多个分子协同作用导致，所以生物组学数据兼具高维度和复杂关联性。此时，特征构造算法可以帮助将复杂的生物数据转化为更具解释性的特征，也可以帮助鉴定生物数据中潜在的生物标志物，这些标志物可以用于疾病诊断和预测治疗反应等。因此本文从融合生物信息学领域知识的角度出发，将基因看作特征，通过量化基因间关联性的差异挖掘数据的关键信息，辅助下游的预测任务;并将捕获不同组间特征关联差异的思想归纳为特征构造算法，本文的主要工作如下:1.基于调控差异的特征构造算法当前差异调控分析中存在多个基因的协同关联信息在预测阶段应用不充分，且对非差异表达基因关注不足的问题。为了克服上述问题，本文提出一种基于模型的定量转录调控刻画方法(ModelbasedQuantitativeTranscriptionRegulationDescription，mqTrans)。首先，在参考样本下利用回归模型对转录因子与靶基因的调控关系进行建模;然后，量化其他表型下每个样本调控关系的失调距离，将其定义为mqTrans构造特征;再在预测阶段利用mqTrans特征进行淋巴结是否发生远端转移的差异调控分析。实验结果表明算法检测出原始值不差异表达但其调控关系具有统计显著性的隐藏生物标志物。并进一步针对结肠癌数据集进行了性别特异性建模，生存分析的结果表明构造特征与生存相关且呈现性别特异性。最后，将核心特征类比于调节因子，次要特征类比于被调控靶基因，设计特征工程框架应用于高维不平衡小样本的分类问题，在15个结构化数据集下，将此算法与6种对比算法进行比较，实验结果表明构造特征在AUC和G-mean两个指标下可以提升模型预测性能。2.基于类别子空间特异性的特征构造算法特征之间常存在相关性，现有的特征选择或特征抽取方法多基于距离或信息熵的计算考虑成对特征相关性，但在降低特征冗余性的同时忽略了多个特征之间的关联性提供的信息。因此本文提出一种基于类别子空间特异性的特征构造算法(FeatureConstructionAlgorithmsBasedonClass-SpecificSubspaceSpecificity，FCS3)。首先，采用正则化自表示的方法挖掘特征之间的关联性，选择在不同类别间的差异表示特征作为种子特征，依据关联性强弱将特征分组，每个分组视为一个子空间，再通过主成分分析获取在每个类别下子空间的正交变换矩阵，最后将原始特征在每种类别的每个子空间下进行正交变换，将原始数据映射到更具类别代表性的特征空间，并结合费舍特征选择方法选择具有最优分类性能的特征子集。实验结果表明，该算法与6种对比算法相比具有更优的分类性能。3.基于健康对照的癌症分期标志物检测算法基于健康状态与癌症状态之间存在的演化关系，即生物体内分子的调控失调会导致生理或病理学上的变化，拓展mqTrans模型。本实验首先通过模型模拟同一样本的数据在不同平台的处理差异，通过数据扩增得到了929个同一平台的健康血液组织样本;再采用GRU网络学习样本中转录调控层面的关联关系，作为健康状态的特征表示;最后，将癌症早期和晚期表型相较于健康状态下的调控失调关系进行量化以构造特征，得到表示调控变化的生物标志物。实验验证了数据扩增对于回归模型性能提升的有效性;并且在TCGA的结肠癌和胃癌数据集进行对比实验，实验结果表明构造特征在AUC和准确率两个性能指标下均可以提升预测性能，同时发现多个有突出贡献的生物标志物，可为未来湿实验研究提供指导。4.应用于生存预测的多任务调控差异表征算法在基于基因关联网络构建疾病预测模型任务中，现有的方法多针对不同的任务分别构建模型且存在过拟合的问题，缺少一个预训练的模型供下游预测任务使用。因此，本文提出了一个健康预训练模型和多任务的生存预测模型(SurvivalPredictionModelbasedonDysregulationQuantitativeDescription，DQSurv)。首先，采用GTEx数据库健康组织样本作为源域，基于图卷积模型训练调控因子与靶基因之间的调控模型;再将健康模型的图自注意力网络层的权重迁移到癌症样本的预测任务中，并捕获网络训练过程中隐藏层特征的差异学习基因之间的关联信息;最后将癌症样本的靶基因表达预测作为辅助任务，辅助生存预测主任务。实验证明了长链非编码RNA作为调控因子对于预测的辅助作用，证明了在源域和目标域之间具有演化关系时利用两个数据域的特征差异性构造特征对于预测任务的有效性，该算法在10个数据集上与7种生存预测算法和6种基因表达预测算法相比，在两个任务中均具有较好的性能。综上所述，本文从特征之间的关联性变化出发，引入生物信息学背景知识，提出了量化不同表型下调控关系差异，以提升隐藏标志物检测和癌症预测性能的系列算法，通过实验验证了它们的有效性;并将此思路拓展为特征构造算法应用于结构化数据，在公开数据集上证明了算法的优势。本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky230代码clear;clc;%基于特征关联性的构造算法及其应用探究%加载数据集numSamples=275;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由团队提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=275;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由团队提供learningRate=0.01;numEpochs=275;%训练网络forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在测试集上进行评估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=275;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=275;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%获取最佳个体bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次评估最佳个体在测试集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%辅助函数：sigmoid函数functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%辅助函数：sigmoid函数的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%辅助函数：交叉熵损失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%辅助函数：获取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

结果

常见算法与模型应用本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky2301各类智能优化算法改进及应用1.1三维装箱优化1.2配电网重构优化1.3优化调度1.4优化路由1.5微电网优化1.6优化分配1.7优化库存1.8优化充电1.9优化发车1.10优化覆盖1.11车间调度优化1.12优化选址1.13生产调度优化1.14优化位置1.15优化控制1.16优化组合1.17水库调度优化1.18优化设计1.19集装箱船配载优化1.20优化成本1.21水泵组合优化1.22医疗资源分配优化1.23优化电价1.24公交排班优化1.25优化布局1.26优化参数1.27货位优化1.28可视域基站和无人机选址优化1.29优化吸波1.30优化指派1.31智能交通灯优化1.32优化运行1.33优化调配1.34优化资源利用1.35智能分拣优化1.36物流中心选址优化1.37投资组合优化1.38用水调度优化1.39数据中心能源优化1.40广告投放优化1.41广告竞价优化1.42库存管理优化1.43供应链优化1.44能源效率优化1.45网络流量优化1.46冷库管理优化1.47电压控制优化1.48资源共享优化1.49优化位置选址1.50生产线效率优化2机器学习和深度学习分类与预测2.1机器学习和深度学习分类2.1.1CNN卷积神经网络分类2.1.2SVM支持向量机分类2.1.3XGBOOST分类2.1.4BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.5BP神经网络分类2.1.6RF随机森林分类2.1.7KNN分类2.1.8MLP全连接神经网络分类2.1.9LSTM长短时记忆网络分类2.1.10PNN概率神经网络分类2.1.11GRU门控循环单元分类2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13SCN随机配置网络模型分类2.1.14RELM鲁棒极限学习机分类2.1.15KELM混合核极限学习机分类2.1.16DBN深度置信网络分类2.1.17ELMAN递归神经网络分类2.1.18DELM深度学习极限学习机分类2.1.19GRNN广义回归神经网络分类2.1.20ELM极限学习机分类2.1.21OVO多分类支持向量机2.1.22Adaboost分类2.1.23CatBoost分类2.1.24LightGBM分类2.1.25神经自适应共振分类(ART)2.1.26离散选择模型分类(DCM)2.1.27阈值神经网络分类2.2机器学习和深度学习预测2.2.1ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.2ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.3ANN人工神经网络预测2.2.4BF粒子滤波预测2.2.5DKELM回归预测2.2.6ESN回声状态网络预测2.2.7FNN前馈神经网络预测2.2.8GMM高斯混合模型预测2.2.9GMDN预测2.2.10GRNN广义回归神经网络预测2.2.11GRU门控循环单元预测2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.13RELM鲁棒极限学习机预测2.2.14RF随机森林预测2.2.15RBF径向基函数神经网络预测2.2.16RNN循环神经网络预测2.2.17RVM相关向量机预测2.2.18SVM支持向量机预测2.2.19TCN时间卷积神经网络预测2.2.20XGBoost回归预测2.2.21模糊预测2.2.22奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.2.23SARIMA季节性自回归综合滑动平均模型预测2.2.24Prophet模型时间序列预测2.2.25LightGBM回归预测2.2.26ARIMA-GARCH组合预测2.2.27深度多层感知机预测2.2.28Transformer时间序列预测2.2.29Seq2Seq模型预测2.2.30SARIMA-LSTM混合模型预测2.2.31自编码器预测2.2.32LMS最小均方算法预测2.2.33BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.34BLS宽度学习神经网络预测2.2.35BP神经网络预测2.2.36CNN卷积神经网络预测2.2.37DBN深度置信网络预测2.2.38DELM深度学习极限学习机预测2.2.39LSTM长短时记忆网络预测2.2.40模型集成预测2.2.41高维数据预测2.2.42多变量时间序列预测2.3机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测PM2.5浓度预测SOC预测产量预测车位预测虫情预测带钢厚度预测电池健康状态预测电力负荷预测房价预测腐蚀率预测故障诊断预测光伏功率预测轨迹预测航空发动机寿命预测汇率预测混凝土强度预测加热炉炉温预测价格预测交通流预测居民消费指数预测空气质量预测粮食温度预测气温预测清水值预测失业率预测用电量预测运输量预测制造业采购经理指数预测产品推荐系统库存需求预测员工离职预测网络入侵检测金融欺诈检测社交媒体情绪预测自然灾害预测图像分割预测视频行为预测心电异常预测脑电波分类汽车故障预测智能家居用电量预测3图像处理方面3.1图像边缘检测3.2图像处理3.3图像分割3.4图像分类3.5图像跟踪3.6图像加密解密3.7图像检索3.8图像配准3.9图像拼接3.10图像评价3.11图像去噪3.12图像融合3.13图像识别3.13.1表盘识别3.13.2车道线识别3.13.3车辆计数3.13.4车辆识别3.13.5车牌识别3.13.6车位识别3.13.7尺寸检测3.13.8答题卡识别3.13.9电器识别3.13.10跌倒检测3.13.11动物识别3.13.12二维码识别3.13.13发票识别3.13.14服装识别3.13.15汉字识别3.13.16红绿灯识别3.13.17虹膜识别3.13.18火灾检测3.13.19疾病分类3.13.20交通标志识别3.13.21卡号识别3.13.22口罩识别3.13.23裂缝识别3.13.24目标跟踪3.13.25疲劳检测3.13.26旗帜识别3.13.27青草识别3.13.28人脸识别3.13.29人民币识别3.13.30身份证识别3.13.31手势识别3.13.32数字字母识别3.13.33手掌识别3.13.34树叶识别3.13.35水果识别3.13.36条形码识别3.13.37温度检测3.13.38瑕疵检测3.13.39芯片检测3.13.40行为识别3.13.41验证码识别3.13.42药材识别3.13.43硬币识别3.13.44邮政编码识别3.13.45纸牌识别3.13.46指纹识别3.14图像修复3.15图像压缩3.16图像隐写3.17图像增强3.18图像重建3.19图像特征提取3.20图像形态学处理3.21图像旋转3.22图像反转3.23图像去模糊3.24图像颜色调整3.25多尺度分解3.26图像超分辨率3.27背景分离3.28热成像分析4路径规划方面4.1旅行商问题（TSP）4.1.1单旅行商问题（TSP）4.1.2多旅行商问题（MTSP）4.2车辆路径问题（VRP）4.2.1车辆路径问题（VRP）4.2.2带容量的车辆路径问题（CVRP）4.2.3带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）4.2.4带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）4.2.5带距离的车辆路径问题（DVRP）4.2.6带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）4.2.7带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）4.2.8带距离的多车辆路径问题（MDVRP）4.2.9同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）4.2.10带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）4.2.11带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）4.3多式联运运输问题4.4机器人路径规划4.4.1避障路径规划4.4.2迷宫路径规划4.4.3栅格地图路径规划4.5配送路径规划4.5.1冷链配送路径规划4.5.2外卖配送路径规划4.5.3口罩配送路径规划4.5.4药品配送路径规划4.5.5含充电站配送路径规划4.5.6连锁超市配送路径规划4.5.7车辆协同无人机配送路径规划4.6无人机路径规划4.6.1飞行器仿真4.6.2无人机飞行作业4.6.3无人机轨迹跟踪4.6.4无人机集群仿真4.6.5无人机三维路径规划4.6.6无人机编队4.6.7无人机协同任务4.6.8无人机任务分配4.7无人驾驶路径规划4.8智能停车路径规划4.9多目标路径规划4.10动态路径优化4.11即时路径更新4.12混合动力汽车路径规划4.13高速公路车辆协调4.14矿山运输路径规划4.15智能仓储路径规划5语音处理5.1语音情感识别5.2声源定位5.3特征提取5.4语音编码5.5语音处理5.6语音分离5.7语音分析5.8语音合成5.9语音加密5.10语音去噪5.11语音识别5.12语音压缩5.13语音隐藏