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基因表达数据中误分类点的识别与处理

吴骋;王志勇;贺佳;贺宪民

  有监督的分析方法目前已被广泛应用于微阵列表达数据分析中 ,但训练集本身存在的个别样本的误分类情况大大影响了分类的质量。支持向量机 (SVMs)是近几年出现的一种新的通用学习算法 ,它独特的性能不仅非常适合于处理微阵列基因表达数据 ,而且还能对训练集中的误分类点做出准确的推测。介绍了如何利用 SVMs算法对 c DNA微阵列表达数据中的误分类点进行识别 ,并对如何处理误分类点给出了几点建议……   
[关键词]:基因表达数据;误分类点;支持向量机
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《数理医药学杂志2004年03期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)