函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。 对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。 已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。 对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。 样本的类内类间距离采用欧氏距离。
资源文件列表
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Relief特征选择/data_result/feature_order59.mat , 275
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Relief特征选择/data_result/gastric_cancer1519.xls , 1134592
Relief特征选择/data_result/important_data112.mat , 21592
Relief特征选择/data_result/important_order112.mat , 409
Relief特征选择/data_result/数据说明.txt , 177
Relief特征选择/distant.m , 1657
Relief特征选择/dot_weight.m , 649
Relief特征选择/gastric_cancer1519.xls , 1134592
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Relief特征选择/sharp_jump.m , 749
Relief特征选择/standardization.m , 1105
Relief特征选择/test.m , 181
Relief特征选择/weighted.m , 1578