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特征基因挖掘的决策森林方法
被引量：
5
1
作者
李霞
张田文
+1 位作者
饶绍奇
李丽
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期480-483,共4页
基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因.为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法:从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对...
基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因.为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法:从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对目标的分类能力被识别;通过抽样技术产生大量不同结构的训练样本,可以挖掘出高相关或部分相关基因.数值分析结果表明,该方法是生物类型分类和疾病相关基因挖掘的有效工具.
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关键词
基因表达谱
基因树
特征识别
决策森林
特征基因
基因挖掘
DNA芯片
疾病
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职称材料
题名
特征基因挖掘的决策森林方法
被引量：
5
1
作者
李霞
张田文
饶绍奇
李丽
机构
哈尔滨
工业
大学
计算机科学系
Dept. of Molecular Cardiology and Cardiovascular Medicine
哈尔滨医科大学生物医学工程学教研室与生物信息研究室
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期480-483,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(30370798
30170515)
+1 种基金
国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 3AA2Z2 0 51 )
黑龙江省科技攻关项目 (GB0 3C6 0 2 -4)
文摘
基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因.为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法:从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对目标的分类能力被识别;通过抽样技术产生大量不同结构的训练样本,可以挖掘出高相关或部分相关基因.数值分析结果表明,该方法是生物类型分类和疾病相关基因挖掘的有效工具.
关键词
基因表达谱
基因树
特征识别
决策森林
特征基因
基因挖掘
DNA芯片
疾病
Keywords
Decision theory
Feature extraction
Pattern recognition
分类号
R394 [医药卫生—医学遗传学]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征基因挖掘的决策森林方法
李霞
张田文
饶绍奇
李丽
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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