【摘 要】
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针对拟南芥根部基因表达数据分析的问题，本文提出了一种新的基于距离度量学习的支持向机多分类算法．鉴于此问题的特殊性，本文通过最小化4分类机的LOO误差来求得一个恰当的距离度
【机 构】
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中国农业大学理学院,中国科学院数据技术与知识经济研究中心,中国农业大学生物学院
【基金项目】
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This work is supported by the National Natural Science Foundation of China （No.10371131）.
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针对拟南芥根部基因表达数据分析的问题，本文提出了一种新的基于距离度量学习的支持向机多分类算法．鉴于此问题的特殊性，本文通过最小化4分类机的LOO误差来求得一个恰当的距离度量．并在此度量下找到若干个属于第5类（其它类）的训练点，从而构造出一个5分类机用来对所有基因分类．实验验证了此算法的可行性，并且比基因表达分析中传统使用的聚类方法更有效．
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