利用相关系数矩阵M构建SCT算法研究

• 作者: 哈立原 张岩 白凤伟
• 来源期刊: 内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）
• 学科: 数学
• 关键词: 相关系数 相关系数矩阵 强相关树 基因表达数据
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 757-760
• 页数: 4页
• 分类号: O243|O29
• 字数: 2729字
• 语种: 中文

摘要

在区分肿瘤样本与正常样本的过程中,维数过多的基因表达数据会影响最终的分类结果.针对这一情况,在去除冗余基因的过程中,利用相关系数矩阵M构建强相关树,得到一种去除冗余基因的强相关树(Strong Correlation Tree,SCT)算法.实验结果表明,SCT算法能够去除更多的冗余基因,使最终的分类结果更加准确.