【摘 要】
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DNA 微阵列和高密度的寡核苷酸芯片是广泛应用于疾病研究的新生物技术，基因表达微阵列数据主要应用于生物样本的分类以及临床研究，在这些应用中，使用多元统计分析一个必要的步骤
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DNA 微阵列和高密度的寡核苷酸芯片是广泛应用于疾病研究的新生物技术，基因表达微阵列数据主要应用于生物样本的分类以及临床研究，在这些应用中，使用多元统计分析一个必要的步骤就是降维，本文提供了三种降维方法的比较，它们分别是主成分分析(PCA)、分片逆回归(SIR)、偏最小二乘(PLS)，在进行降维之后，本文比较了支持向量机(SVM)、对角线性判别分析(DLDA)、对角二次判别分析(DQDA)以及 k-近邻(KNN)四种分类方法，最后本文设计五步法用于评估各方法在五个基因数据库上的分类效果．
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