一种基于特征依赖和多目标粒子群优化特征选择的基因表达谱分类方法和系统

本发明提供一种基于特征依赖和多目标粒子群优化特征选择的基因表达谱分类方法和系统，包括以下步骤：计算基因表达谱数据每个特征的依赖分数，通过信息熵和互信息量化特征间的依赖关系；基于依赖分数初始化粒子群，优先选择高依赖分数的特征；采用多目标粒子群优化算法进行特征选择，结合分类错误率和特征选择率作为目标函数，在优化过程中实现低错误率与特征子集选择的平衡；采用改进的粒子最优位置更新策略，通过基于三次样条插值的非支配解更新机制，生成新的解，提升粒子群的全局搜索能力；通过多目标优化过程，得到最优特征子集。本发明通过优化特征选择过程和改进粒子群优化策略，提高了分类性能和特征选择的效率，能够有效捕捉基因间的依赖关系。