從因子分析的角度出發解決基因表達譜分析問題。為解決獨立成分分析方法在求解過程中的不穩定性,提出一種基于選擇性獨立成分分析的DNA微陣列數據集成分類器。首先對基因表達水平的重構誤差進行分析,選擇部分重構誤差較小的獨立成分進行樣本重構,然后基于重構后的樣本同時訓練多個支持向量機基分類器,最后選擇部分分類正確率較高的基分類器進行最大投票以得到最終結果。在3個常用測試集上驗證了本文設計方法的有效性。
資源簡介:從因子分析的角度出發解決基因表達譜分析問題。為解決獨立成分分析方法在求解過程中的不穩定性,提出一種基于選擇性獨立成分分析的DNA微陣列數據集成分類器。首先對基因表達水平的重構誤差進行分析,選擇部分重構誤差較小的獨立成分進行樣本重構,然后基于重...
上傳時間: 2013-12-06
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上傳時間: 2016-05-24
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上傳時間: 2016-06-15
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上傳時間: 2016-06-15
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上傳時間: 2016-11-07
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上傳時間: 2013-12-28
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上傳時間: 2013-12-09
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上傳時間: 2015-02-21
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上傳時間: 2015-03-20
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上傳時間: 2013-12-25
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上傳時間: 2014-01-04
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上傳時間: 2013-04-24
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