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一种改进的基因表达数据分类方法
引用本文:蔡立军,沈小乔,林亚平,蒋林波.一种改进的基因表达数据分类方法[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2007,34(3).
作者姓名:蔡立军  沈小乔  林亚平  蒋林波
作者单位:湖南大学计算机与通信学院,湖南大学计算机与通信学院,湖南大学计算机与通信学院,湖南大学计算机与通信学院 湖南长沙410082湖南大学软件学院,湖南长沙410082,湖南长沙410082,湖南长沙410082湖南大学软件学院,湖南长沙410082,湖南长沙410082
基金项目:湖南省自然科学基金(06JJ20049),湖南省教育厅优秀青年项目(06B047)
摘    要:从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余.实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率.

关 键 词:基因表达数据分类  SVM  KNN  特征选择

An Improved Gene Expression Data Classification Method
CAI Li-jun,SHEN Xiao-qiao,LIN Ya-ping,JIANG Lin-bo.An Improved Gene Expression Data Classification Method[J].Journal of Hunan Agricultural University,2007,34(3).
Authors:CAI Li-jun  SHEN Xiao-qiao  LIN Ya-ping  JIANG Lin-bo
Institution:1. College of Computer and Communication, Hunan Univ, Changsha,Hunan 410082, China; 2. Software School, Hunan Univ, Changaha, Hunan 410082, China
Abstract:
Keywords:gene expression data classification  SVM  KNN  feature selection
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