【摘 要】
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本文从R内置数据集iris中按需要选取样本数据建立学习样本,模拟生物样本属性值缺失和类别缺失两种缺失数据的情况,以MATLAB为工具,利用支持向量机和人工神经网络对缺失值进行
【基金项目】
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大学生创新创业项目(X201610022132)对全基因组关联分析中数据缺失研究
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本文从R内置数据集iris中按需要选取样本数据建立学习样本,模拟生物样本属性值缺失和类别缺失两种缺失数据的情况,以MATLAB为工具,利用支持向量机和人工神经网络对缺失值进行填补。对于生物样本数据中存在属性值缺失的情况,可以分别采用支持向量机和人工神经网络进行回归填补,并对BP神经网络和RBF神经网络的适用性进行了对比;对于生物样本数据中存在样本类别缺失的情况,采用支持向量机分类填补。结果显示,用神经网络预测填补缺失的属性值时,RBF网络对隐层神经元数目选取的自适应性使之比BP网络更为稳定;相比人工神经网
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