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针对提取显现模式时在小样本情况下频率近似于概率的缺陷,在衡量分类信息能力熵的计算中引入贝叶斯方法估计概率P（Ci,Sj）,提高熵的可靠度,在此基础上提取癌症表达中的增强显现模式,提出2种基于增强显现模式的癌症分类算法。在急性白血病数据集上进行实验,结果表明,该算法能提高癌症检测的正确率。
基于增强显现模式的癌症分类算法
【摘 要】
：
针对提取显现模式时在小样本情况下频率近似于概率的缺陷,在衡量分类信息能力熵的计算中引入贝叶斯方法估计概率P（Ci,Sj）,提高熵的可靠度,在此基础上提取癌症表达中的增强显现
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,河南科技大学理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年8期
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