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提出了一种基于遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点，采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数。利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策，实现了对决策树的优化。试验结果表明，在样本有限的情况下，与传统的方法相比，该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度。