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本发明提供一种基于改进L1正则化和聚类的高维数据特征选择方法，涉及机器学习技术领域。本发明提出了一种混合特征选择算法用于微阵列数据分析，基于K‑Means聚类算法和改进L1正则化的思想，其中K‑Means聚类算法用于数据预处理来删除冗余特征...
该专利属于东北大学所有，仅供学习研究参考，未经过东北大学授权不得商用。

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