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针对高维小样本大噪声的基因芯片数据,提出一种基于主元分析与k-近邻距离的特征基因选择与去噪方法.首先利用主元分析法获取低维投影空间中的模式特征,依据各个基因贡献率大小排序,选择贡献率大的基因为特征基因,进而利用k-近邻距离来消除野值噪声以获得稳定高效的分类精度.实验结果表明：提出的特征基因选择与去噪方法,使得特征基因分类精度更高、性能更稳定.