【摘 要】
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该文主要从模式识别的角度出发,研究基因选择算法.提出了基于秩和统计量的基因选择算法:该方法通过秩和统计量来衡量每个基因上两类样本的交叠程度,并据此来选择特征基因.基
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该文主要从模式识别的角度出发,研究基因选择算法.提出了基于秩和统计量的基因选择算法:该方法通过秩和统计量来衡量每个基因上两类样本的交叠程度,并据此来选择特征基因.基于分布交叠区域的基因选择算法:该方法通过每个基因上两类样本的统计直方图来计算两类样本分布的交叠区域面积,并以此作为评价基因分类能力的标准.选择两类交叠较小的基因作为特征基因.基于样本类间距离的基因选择算法:以欧式距离的形式度量一类的样本点在另一类中的相对位置,以此判断两类样本分布的交叠情况,并选择基因.提出了基于回归检测模型的基因选择算法:通过最小平方误差(MSE)准则及正则化方法构造一个求解最优分界面的回归方程组.然后用多元线性回归中的F检验方法来检测每个回归系数是否为0.选择经检验不为0的系数所对应的基因作为特征基因.
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