《表5 不同算法的分类精度 (%)》

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《基于模糊区分矩阵的结直肠癌基因选择》

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所有的数值属性首先都需要经过标准化处理到[0，1]区间.实验中设置的邻域参数δ表示邻域半径大小，δ以步长0.02在0～0.5变化.通过调控邻域参数的大小，可以有效控制各属性对样本的区分能力的差异.由于不同的算法获得最佳分类精度的特征子集不同，本文所展示的分类精度都是最佳分类精度，具体实验结果如表5所示，表中加粗的数据表示该算法测试的对应数据集的分类精度最高，可以看出，基本上所有算法对上述六个医疗数据集进行属性约简之后，分类精度对比原始精度都有所提高，其中FDM算法略优于另外几种算法.