【摘 要】
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癌基因表达数据集具有小样本、高维数之特点,一般的机器学习机难以对其有效分类.因此,通常需要采用某些特征提取度量标准来进行降维处理.可是常用的一些特征提取度量标准亦会
【机 构】
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江南大学信息工程学院,南京大学软件新技术国家重点实验室江南大学信息工程学院,南京大学软件新技术国家重点实验室国防科技大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金 (60225015),江苏省自然科学基金(BK2003017),中科院软件所计算机科学开放基因(SYSKF).
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癌基因表达数据集具有小样本、高维数之特点,一般的机器学习机难以对其有效分类.因此,通常需要采用某些特征提取度量标准来进行降维处理.可是常用的一些特征提取度量标准亦会导致分类效果欠佳之问题.依据微分容量控制学习机DCCM,提出了一个新的特征提取度量标准NFEC,然后依据NFEC和DCCM,提出了适于癌基因表达数据集的特征提取算法DCCFE.实验表明,新的度量NFEC和新的特征提取算法DCCFE较之现有方法对癌基因表达数据集分类时更为有效.本文的工作意义在于:(1)提出了一个新的更有意义的特征提取度量标准;(
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