【摘 要】
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基因表达分析中的微阵列数据具有高维、高冗余的特点,给基因表达数据分类带来很大的困难。机器学习中的最小二乘支持向量机算法具有计算效率高的优势,从而为数据挖掘提供了一
【机 构】
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西安财经大学统计学院数学与应用数学研究所
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基因表达分析中的微阵列数据具有高维、高冗余的特点,给基因表达数据分类带来很大的困难。机器学习中的最小二乘支持向量机算法具有计算效率高的优势,从而为数据挖掘提供了一条有效途径。针对两类典型的癌症微阵列数据集(结肠癌集和白血病集),进行归一化预处理并且计算其相关系数矩阵;使用主成分分析法进行降维处理,得到用于特征选取和分类的信息基因集(各取 10个基因);采用最小二乘支持向量机分类器对信息基因集进行分类。实验结果表明,该算法在两类癌症数据集上的留一交叉检验的准确率分别为97.5%和100%,具有比其他分类器都
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