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微阵列数据样本小、维度高的特点给数据分析造成了困难,而主基因的挑选又十分的重要。该文采用遗传算法挑选主基因,其中,用k最邻居距离作为模式识别方法,用支持向量机构造了诊断系统,用不同核函数进行预测分类性能测试。在经典的白血病数据集上,对34个样本的测试集的分类准确率为100%。
基于GA/SVM的微阵列数据特征的选择与分类
【摘 要】
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微阵列数据样本小、维度高的特点给数据分析造成了困难,而主基因的挑选又十分的重要。该文采用遗传算法挑选主基因,其中,用k最邻居距离作为模式识别方法,用支持向量机构造了
【机 构】
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华东理工大学理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2007年19期
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