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| 专利/申请号： | CN202110778300.2 | 专利名称： | 基于两阶段混合特征选择的高维数据分类方法 |
| 申请日： | 2021-07-09 | 申请/专利权人 | 浙江理工大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 浙江省杭州市下沙高教园2号大街5号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F18/2413 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2024-06-18 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN113780334B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 10 | 所属领域： | 机器学习 数据挖掘 模式识别专利转让搜索 |
应用场景：高维数据分析与分类场景，如生物信息学中的基因表达数据分类、金融风险预测中的多维特征数据分类、文本分类及图像识别等需要处理高维数据的领域；解决高维数据中冗余特征干扰分类精度、计算效率低及模型泛化能力弱等问题
摘 要：本发明公开了一种基于两阶段混合特征选择的高维数据分类方法，包括步骤如下：获得处理后的数据集；基于最大信息系数MIC的方法对所述处理后的数据集进行预处理，获得MIC矩阵；得到所选特征子集；用改进PSO算法对所述所选特征子集进行精细搜索，得到最优特征子集；根据最优特征子集更新步骤S1获得的所述处理后的数据集中的特征，并依据更新后的数据集建立十折交叉验证的训练集和测试集，依次输入K＝1的KNN分类器，得到对应的十个最优特征子集的分类准确率，然后将十个最优特征子集的分类准确率的平均值作为所述最优特征子集的准确率。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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