【摘 要】
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从海量的基因微阵列数据中提取出有价值的信息是生物信息学的研究热点.基因微阵列数据具有高维度、小样本和高冗余的特性.因此,提出一种基于相交邻域粗糙集的基因选择方法,挑
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472061,61672126)~~
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从海量的基因微阵列数据中提取出有价值的信息是生物信息学的研究热点.基因微阵列数据具有高维度、小样本和高冗余的特性.因此,提出一种基于相交邻域粗糙集的基因选择方法,挑选出关键基因用于对微阵列数据进行分类.首先利用pathway知识进行基因初步选择,每个pathway单元对应一个基因子集,然后采用基于粗糙集的属性约简方法筛选出无冗余的关键基因.由于pathway知识单元的数量较多,对应生成大量的基分类器,为了进一步提高基分类器之间的差异性和集成的效率,对基分类器进行选择是十分必要的.近邻传播聚类不需要提前设定
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