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| 基因表达数据分类算法及应用探讨 | |
| 引用本文： | 张浩,叶明全,汪楠.基因表达数据分类算法及应用探讨[J].洛阳工业高等专科学校学报,2014(3). |
| 作者姓名： | 张浩 叶明全 汪楠 |
| 作者单位： | 皖南医学院计算机教研室;安庆职业技术学院电子信息系; |
| 基金项目： | 安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2014A266) |
| 摘 要： | 通过机器学习方法辅助分析生物信息学中的数据,使用微阵列测试技术所获得的基因表达数据能够将任何给定条件下的基因表达模式表现出来,有利于研究人员更加深入地对众多生物过程的本质进行了解和掌握。文章对基因功能分类方法和基因表达数据的肿瘤分类进行了分析。对于基因表达数据的基因功能分类,按照功能类的隶属关系,提出基于功能树的优势因子决策和基于功能树的置信度调整准则,按照这两种标准进行基因功能树的基因功能分类算法改进。对于基因表达数据的肿瘤分类,将传统SVM算法和kNN算法两者进行结合,形成一种新型的分类算法,主要适用于肿瘤的分类。 |
| 关 键 词： | 基因表达数据 分类算法 应用 肿瘤分类 功能树 |
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