【摘 要】
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该文的主要研究内容是通过基因选择提高肿瘤细胞的识别率,主要贡献是以Fisher判别分析（FDA ）为分类器,在正则化理论的基础上提出了一系列基因选择方法并取得很好的实验结果.由
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该文的主要研究内容是通过基因选择提高肿瘤细胞的识别率,主要贡献是以Fisher判别分析（FDA ）为分类器,在正则化理论的基础上提出了一系列基因选择方法并取得很好的实验结果.由干Microarray数据的样本数目远远小于基因数,因此FDA是不适定问题;我们提出两种方法求解不适定的FDA：PCA降维和正则化方法.本正则化FDA的基础上,我们提出了Fisher优化模型（FOM）.FOM含有两个参数：正则化参数λ<,1> 和基因数目参数λ<,2>. 在核方法的基础上,我们得到改进的Fisher优化模型（IFOM）.在多类Kernel FDA的基础上,我们将两类样本的FOM基因选择算法推广到多类Fisher优化模型（MFOM）.最后我们讨论了非线性FDA中的特征选择问题,并提出了非线性Fisher优化模型（NFOM）基因选择算法.
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