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王士同
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期刊论文
适于癌基因表达数据集的新特征提取标准NFEC及其分类新算法研究
生物信息学，2（2）：013～020，-0001，（）：
癌基因表达数据集具有小样本、高维数之特点，一般的机器学习机难以对其有效分类。因此，通常需要采用某些特征提取度量标准来进行降维处理。可是常用的一些特征提取度量标准亦会导致分类效果欠佳之问题。依据微分容量控制学习机DEEM，提出了一个新的特征提取度量标准NFEC，然后依据NFFC和DCCM，提出了适于癌基因表达数据集的特征提取算法DECFE。实验表明，新的度量NFEC和新的特征提取算法DCCFE较之现有方法对癌基因表达数据集分类时更为有效。本文的工作意义在于：（1）提出了一个新的更有意义的特征提取度量标准；（2）DCCM可以采用比核函数更为一般的一阶可微函数。因而提出的新的特征提取算法更具普遍应用意义。
【免责声明】以下全部内容由[王士同]上传于[2009年01月19日 09时47分00秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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