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湖南大学学报(自然科学版)期刊
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一种改进的基因表达数据分类方法
一种改进的基因表达数据分类方法
作者:
林亚平
沈小乔
蒋林波
蔡立军
原文服务方:
湖南大学学报(自然科学版)
基因表达数据分类
SVM
KNN
特征选择
摘要:
从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集 "样本少,维数高"的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余.实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率.
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(/年)
文献信息
篇名
一种改进的基因表达数据分类方法
来源期刊
湖南大学学报(自认科学版)
学科
关键词
基因表达数据分类
SVM
KNN
特征选择
年,卷(期)
2007,(3)
所属期刊栏目
计算机科学
研究方向
页码范围
79-82
页数
4页
分类号
TP3
字数
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1000-2472.2007.03.020
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
林亚平
湖南大学计算机与通信学院
231
2974
26.0
42.0
5
蔡立军
湖南大学计算机与通信学院
37
352
9.0
18.0
9
蒋林波
湖南大学计算机与通信学院
6
41
3.0
6.0
10
沈小乔
湖南大学计算机与通信学院
1
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引证文献(2)
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2014(2)
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2015(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2016(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
基因表达数据分类
SVM
KNN
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖南大学学报(自然科学版)
主办单位:
湖南大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-2974
CN:
43-1061/N
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1956-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4654
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41941
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:
http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:
一般面上项目
学科类型:
期刊文献
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湖南大学学报(自然科学版)2007年第7期
湖南大学学报(自然科学版)2007年第12期
湖南大学学报(自然科学版)2007年第2期
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