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对于许多模式识别问题来说,特征选择是一个非常重要的数据预处理技术,这对于维数高,而样本又相对较小的微阵列数据来说更是如此。提出一种将粒计算与传统的SVM-RFE算法相结合的特征选择算法。这种算法能够有效地去除大部分与分类无关的基因;并且能够搜索到基因数量相对较少而分类能力相对较强的信息基因子集
粒计算在基因微阵列数据特征选择中的应用
【摘 要】
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对于许多模式识别问题来说,特征选择是一个非常重要的数据预处理技术,这对于维数高,而样本又相对较小的微阵列数据来说更是如此。提出一种将粒计算与传统的SVM-RFE算法相结合
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2009年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60773172）资助
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