一种改进的基因表达数据分类方法

来源 :湖南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:Javayuyu
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从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类。将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C—RFE),消除了数据冗余.实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率.
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