【摘 要】
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针对基因表达谱数据的特点提出了全局分量模型（GCM）和癌症组分量模型（CCM）两种癌症识别模型；通过基于权值的投票组合策略提出了一种基于GCM和CCM的协同分类方法（CAGC）来识别癌症类型
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针对基因表达谱数据的特点提出了全局分量模型（GCM）和癌症组分量模型（CCM）两种癌症识别模型；通过基于权值的投票组合策略提出了一种基于GCM和CCM的协同分类方法（CAGC）来识别癌症类型。在Leukemia,Breast, Prostate, DLBCL, Colon, Ovarian等6个数据集上进行了测试实验，结果表明CACK；有效综合了GCM和CCM识别模型的解决方案，具有较好的泛化性。
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