【摘 要】
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针对基因微阵列数据具有维数高、样本小、冗余高的特点,为了提高基因分类算法的性能,提出一种基于灰狼优化和支持向量机的分类算法。该算法使用主成分分析法进行数据降维,选
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金项目(18JR3RA169),甘肃农业大学农业工程学科建设专项基金(GAU-XKJS-2018-252)
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针对基因微阵列数据具有维数高、样本小、冗余高的特点,为了提高基因分类算法的性能,提出一种基于灰狼优化和支持向量机的分类算法。该算法使用主成分分析法进行数据降维,选取15个相关系数最大的基因探针,利用改进的灰狼优化算法对支持向量机的奖罚因子C与核宽度σ进行参数寻优,并在2组公开的癌症微阵列数据上进行试验。实验的准确率分别为95.24%和94.00%,通过与其它算法进行性能对比,该算法具有高效、精准的分类能力,对临床医学应用有极为重要的参考意义。
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