【摘 要】
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依据基因表达谱建立有效肿瘤分类模型的关键在于准确找出决定样本类别的一组特征基因。粗糙集理论已成功应用于肿瘤分类特征基因选取中。然而，粗糙集方法处理连续值的基因表达
【机 构】
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上海电力学院计算机与信息工程学院,上海海事大学信息工程学院,上海电力学院能源与环境工程学院
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依据基因表达谱建立有效肿瘤分类模型的关键在于准确找出决定样本类别的一组特征基因。粗糙集理论已成功应用于肿瘤分类特征基因选取中。然而，粗糙集方法处理连续值的基因表达谱数据集所必需的离散化过程会使得部分信息丢失，对所选取的特征基因的分类精度造成一定影响。因此，曾提出基于互信息的模糊粗糙集基因表达谱数据集特征基因的选取算法。然而，该算法计算代价较高，当所选取的基因数较多时难以实现。为此，对该算法进行了改进，从最大相关性和最重要性（最小冗余）两方面对互信息进行了近似替代计算，大大降低了算法的复杂度，提高了算法的效
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