《表2 特征选择前后的分类准确率比较》

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《基于改进ReliefF与k-means算法的良恶性肺结节分类模型》

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其中分子表明各个类别最大样本数与最小样本数之差（Nc为每个类别包含的样本数），分母表明每个类别的平均样本数（n为样本总数，N为类别总数）．式（6）表明各个类别最大与最小样本数占每个类别具有的样本数的比例之差，可以反应类别数据的分布情况．在数据集上分别运行Relief F、W-Relief F和本文改进的算法各20次，然后求出每个属性平均权重系数，进行比较后，选出有效的属性．最后运用k-means算法对特征选择后的有效属性进行分类，求出分类准确率，结果如表2所示，图7为特征选择结果．