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SVM在基因微阵列癌症数据分类中的应用
被引量：
2
1
作者
孟范静
刘毅慧
+1 位作者
王洪国
成金勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第34期246-248,共3页
在总结二分类支持向量机应用的基础上,提出了利用t-验证方法和Wilcoxon验证方法进行特征选取,以支持向量机(SVM)为分类器,针对基因微阵列癌症数据进行分析的新方法,通过对白血病数据集和结肠癌数据集的分类实验,证明提出的方法不但识别...
在总结二分类支持向量机应用的基础上,提出了利用t-验证方法和Wilcoxon验证方法进行特征选取,以支持向量机(SVM)为分类器,针对基因微阵列癌症数据进行分析的新方法,通过对白血病数据集和结肠癌数据集的分类实验,证明提出的方法不但识别率高,而且需要选取的特征子集小,分类速度快,提高了分类的准确性与分类速度。
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关键词
微阵列
数据
支持向量机
癌症数据分类
特征选取
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职称材料
题名
SVM在基因微阵列癌症数据分类中的应用
被引量：
2
1
作者
孟范静
刘毅慧
王洪国
成金勇
机构
山东轻工业学院信息科学与技术学院
山东省科学技术厅
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第34期246-248,共3页
文摘
在总结二分类支持向量机应用的基础上,提出了利用t-验证方法和Wilcoxon验证方法进行特征选取,以支持向量机(SVM)为分类器,针对基因微阵列癌症数据进行分析的新方法,通过对白血病数据集和结肠癌数据集的分类实验,证明提出的方法不但识别率高,而且需要选取的特征子集小,分类速度快,提高了分类的准确性与分类速度。
关键词
微阵列
数据
支持向量机
癌症数据分类
特征选取
Keywords
microarray data
Support Vector Machine（SVM ）
cancer classification
feature selection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
SVM在基因微阵列癌症数据分类中的应用
孟范静
刘毅慧
王洪国
成金勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
2
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